302		グレイ法予測プログラム
	グレイ法予測プログラムは、グレイ法（グレイモデル）により、データ列を基に、その列に続くデータを
	予測するときに使用します。
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	操作画面は次の通りです。
							青色	「データ範囲」としてドラッグして範囲選択します。
							予測数	1〜3の数字スウジを半角ハンカクで入力ニュウリョクします。
							データの方向		↓行ギョウ方向ホウコウ　　→列レツ方向ホウコウ
							開始	設定が済んだら「開始」をクリックします。
	サンプルデータAとその予測結果１個
	データ列レツ	3.7	4	4.3	4.7	5	5.4
	サンプルデータAとその予測結果２個
	データ列レツ	3.7	4	4.3	4.7	5	5.4	5.8
	サンプルデータBとその予測結果１個コ
	データ列レツ	359	370	359	368	360	360	360	357
	サンプルデータBとその予測結果２個コ
	データ列レツ	359	370	359	368	360	360	360	357	356
	このグレイ法ホウによる予測ヨソクの考カンガえ方カタは以下イカのとおりです。
		データ列=X(i)に対し、以下の定義を行います。
		Y(i)=データ列X(i)の累積データ列
		B行列として、B(i,1)=-0.5*(Y(i)+Y(i+1))　、B(i,2)=1を設定
		Z(k)=X(k+1)
		C行列ギョウレツ：Bの転置テンチ行列ギョウレツ、　D行列：Bの転置行列*B行列ギョウレツ
		G行列ギョウレツ：（C*B)の逆ギャク行列ギョウレツ
	以上イジョウの定義テイギから、G*C*Zを計算ケイサンします。
	その結果ケッカ、Aベクトルが求モトまりますので、これを　a=A(0)、u＝A(1)とします。
	グレイ法ホウでは、累積ルイセキデータの予測ヨソク値チを　W(ｋ+1）＝（X(1)-u/a)*exp(-a*k）+u/a
	と定義しています。
	従シタガって、累積ルイセキデータの予測ヨソク値チW　を用モチいて、データ列レツX（ｋ+1）を予測ヨソクします。
	即スナワち、X(k+1)＝W(k+1)-W(k)　が予測ヨソク値チとなります。
	以上イジョウの予測ヨソク手順テジュンを具体的グタイテキなデータで以下イカ説明セツメイします。
	X列レツ	X(1)	X(2)	X(3)	X(4)	X(5)	X(6)
		3.7	4	4.3	4.7	5	？
	Y列レツ	Y(1)	Y(2)	Y(3)	Y(4)	Y(5)	Y(6)
		3.7	7.7	12	16.7	21.7	？
	B(0)	-5.7	-9.85	-14.35	-19.2
	B(1)	1	1	1	1
	Z列レツ	Z(1)	Z(2)	Z(3)	Z(4)
		4	4.3	4.7	5
	となります。
	次にAベクトルを求めるのに必要なG行列を計算します。
	G行列は、Bの転置行列とB行列の乗算で得られるD行列の、逆行列です。
	D行列ギョウレツ＝	704.075	-49.1
		-49.1	4
	そこで、A=G*C*Zですから、行列ギョウレツAが次ツギのとおり得エられます。
	G行列＝	0.00986	0.12109
		0.12109	1.73636
	A(0)=	a=	-0.0744
	A(1)=	u=	3.5733
	A=W*Z	-0.0744		W=G*C	0.06489	0.02397	-0.0204	-0.0682
		3.5733			1.04615	0.54362	-0.0013	-0.5886
	最終的な予測値は、次の通りです。
	Ｗ列レツ	W(1)	W(2)	W(3)	W(4)	W(5)	W(6)	W(7)	W(8)
		3.7	7.69507	11.9985	16.6341	21.6275	27.0062	32.8002	39.0413
	予測値	−	3.99507	4.30343	4.63558	4.99337	5.37878	5.79393	6.24113
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	●特定商取引法に基づく表記