全日推定値については、かねてよりあまり正しい予測数字になっていないという声が良く聞かれてましたが、今回はその数値の算出方法、およびその本日からの修正内容について記しておくことにします。
まず、今までの算出方法は以下の様な手順を踏んでいます。
１.モデル数値の作成
前日までの実績値を基に、その時間帯まで（9～24時）の販売数(xcc)、座席数(xca)および全日分の販売数(zcc)、座席数(zca)をあらかじめ作成しておきます。
２.計算時点の実績値と全日の座席数
当日その時間帯までの販売数(cc)、座席数(ca)および全日の座席数(cca)を算出します。
３.推定値の計算
推定値(cx)は下記の計算式によって算出しています。
cx=cc+(cca-ca)*(cc/xcc)*((zcc-xcc)/(zca-xca))
この推定値(cx)は各チェーン系列毎に算出しており、全日推定値として公表している数値はその和です。
さて、この計算方法では、販売数(cc)/モデル販売数(xcc)が全日推定値の主な増減比因子となっており、夕方前まではこの値がぶれやすく、全日推定値が遅い時間にならないと収束しない原因となっていました。
そこで、2018/10/08からは、この計算式を以下の様に変更することにしました。
cx=cc++(cca-ca)*((cc/ca)/(xcc/xca))*((zcc-xcc)/(zca-xca))
これは、販売数(cc)/モデル販売数(xcc)の増減比因子を、販売率(cc/ca)/モデル販売率(xcc/xca)に変更することにより比較的早い時間（14時ごろ？）にはある程度その日の実績値に近い値に収束するようになるのではないかと思っています。
また、この後の課題ですがモデル数値の作成方法も見直していきたいと思っています。
モデル数値は前日までの実績を基に作成していますが、一例として土曜初日の場合に翌日曜日はその土曜実績値をそのままモデル数値としています。その全日推定値はぶれ幅もありつつも何とかギリギリありかなという範囲でしたが、金曜初日となった場合にその実績値をそのまま土曜日のモデル数値としてしまうぶれ幅が大きくなりすぎてしまっています。
この辺のモデル数値の作成手法は今後もっと精緻化していきたいと思っています。