こんにちは。
ブログ開始から、とにかく1日1記事ということで更新してきました。そのせいか、徐々にPV数が増えてきております。
ということで、今月のPV数を簡単な方法で予測してみたいと思います。
目次
今までのPV数の推移
今までのPV数ですが、グラフにすると以下のようになります。最初の15日間はほぼ横ばいですが、20日以降から急にアクセス数が増え始めました。
一番簡単な直線での回帰
まずは一番簡単な回帰として、原点を通る直線でのフィッティングを行います。ここではOctaveを使ってフィッティングします。
基本的には、実際のPV数と予測PV数(=係数a×日数day)との差の二乗和を最小にする係数aを求めることになります。
Octaveでこれを計算するには、statisticsパッケージにあるregressという関数を使うのが簡単です。
% statistics をロード
pkg load statistics
% 1行目に日数、2行目にPV数としたファイルからデータを読み込み
d=load("blog_access.dat");
% 回帰係数（直線の傾き）
a=regress(d(:,2),d(;,1));
% 近似直線
predict=a*d(:,1) ;
以上で回帰した結果がこちら。もう少しフィッティングを良くしたいところ・・・
高次まで考慮してみる
上の図をみると、ブログ開始初期では実際のPV数を過大評価し、後半では過小評価しているように見えます。なので、もう少し高次の次数まで考慮したほうがよさそうです。
高次の次数まで含めたフィッティングには、polyfitという関数が使えます。
predict2 = polifyt(x,y,n)
ここでnはフィッティングの次数で、今回は3次式でのフィッティングを行いました。その結果は以下の通りとなり、直線よりはマシなフィッティングとなっております。
なお、今回の回帰から予測すると、ブログ開始45日で累計1000PVに達します。
ということで、ブログPV数を簡単に予測する方法についてでした。
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