| # Prognosefehler und saisonale Korrelation Nachdem LN die Bedarfsprognose für einen Planartikel errechnet hat, bestimmt LN die Prognosefehler und eine eventuelle saisonale Korrelation. LN ermittelt die Werte für die folgenden Felder im Programm Planartikel - Prognoseeinstellungen (cpdsp1110m000): Durchschnittlicher Prognosefehler (AFCE) Mittlere absolute Abweichung (MAD) Mittlere relative Abweichung (MRD) Standardabweichung (SDEV) Saisonaler Korrelationsfaktor (COR) Die Berechnungen beruhen auf den nachstehenden Formeln. Durchschnittlicher Prognosefehler
    AFCE = sum(BP(t) - TaB(t)) / n
AFCE | Feld Durchschnittlicher Prognosefehler
sum() | die Summe für alle Perioden aus der Historie
BP(t) | die Bedarfsprognose für Periode t
TaB(t) | der tatsächliche Bedarf für Periode t
n | die Anzahl der Perioden aus der Historie
Mittlerer absoluter Prognosefehler
    MAD = sum(abs(BP(t) - TaB(t))) / n
MAD | Feld Mittlere absolute Abweichung
sum() | die Summe für alle Perioden aus der Historie
abs(BP(t)-TaB(t)) | absoluter Wert von (BP(t)/TaB(t))
BP(t) | die Bedarfsprognose für Periode t
TaB(t) | der tatsächliche Bedarf für Periode t
n | die Anzahl der Perioden aus der Historie
Mittlerer relativer Prognosefehler
    MRD = sum(100 * abs((BP(t) - TaB(t))) / TaB(t)) / n
MRD | Mittlere relative Abweichung
SUM | die Summe für alle Perioden aus der Historie
BP(t) | die Bedarfsprognose für Periode t
TaB(t) | tatsächlicher Bedarf für Periode t
n | die Anzahl der Perioden aus der Historie
Standardabweichung des Prognosefehlers
    SDEV = sqr(sum(((BP(t) - TaB(t)) - AFCE)^2) / (n - 1))
SDEV | Feld Standardabweichung
sqr() | die Quadratwurzel
sum() | die Summe für alle Perioden aus der Historie
BP(t) | die Bedarfsprognose für Periode t
TaB(t) | der tatsächliche Bedarf für Periode t
AFCE | der mittlere absolute Prognosefehler
n | die Anzahl der Perioden aus der Historie
Saisonale Korrelation LN bestimmt die Standardabweichung vom tatsächlichen Bedarf für zwei Datenmengen. Die Datenmenge 1 besteht aus den Perioden von der ersten bis zur letzten Periode abzüglich der Saisonlänge (in Perioden). Die Datenmenge 2 besteht aus den Perioden von der ersten Periode nach der Saisonlänge in Perioden bis zur letzten Periode. Die Datenmenge 2 ist also im Vergleich zur Datenmenge 1 um eine Saisonlänge verschoben. Die folgende Abbildung verdeutlicht dies für eine Saisonlänge von einem Monat.
A | Datenmenge 1
B | Datenmenge 2
1 | Januar
2 | Februar
3 | März
4 | April
5 | Mai
Standardabweichungen:
    StA1 = sqr(sum(((TdB(t) - TdB1)^2) / (m - 1)); StA2 =sqr(sum(((TdB(t+L) - TdB2)^2) / (m - 1))
StA1 | die Standardabweichung für Datenmenge 1
StA2 | die Standardabweichung für Datenmenge 2
sqr() | die Quadratwurzel
sum() | die Summe für alle Perioden aus der Historie
TdB(t) | der trend-angepasste tatsächliche Bedarf für Periode t (*)
TdB1 | der trend-angepasste durchschnittliche Bedarf für Datenmenge 1 (*)
TdB2 | der trend-angepasste durchschnittliche Bedarf für Datenmenge 2 (*)
L | die Dauer der Saison in Perioden
m | die Anzahl der Perioden in der Historie abzüglich der Saisondauer in Perioden
(*) Weitere Informationen zur Berechnung des trendangepassten durchschnittlichen Bedarfs finden Sie unter Prognoseverfahren: Polynomische Regression. LN ermittelt den Kovarianzfaktor für zwei Datenmengen.
    COV = sum((TdB(t) - TdB1) x (TdB(t+L) - TdB2) / (m - 1))
KVF | Kovarianzfaktor
SUM | die Summe aller Perioden abzüglich der Saisondauer in Perioden
TdB(t) | der trend-angepasste tatsächliche Bedarf für Periode t
TdB1 | der trend-angepasste durchschnittliche Bedarf für Datenmenge 1
TdB2 | der trend-angepasste durchschnittliche Bedarf für Datenmenge 2
L | die Dauer der Saison in Perioden
m | die Anzahl der Perioden in der Historie abzüglich der Saisondauer in Perioden
Abschließend wird der saisonale Korrelationsfaktor wie folgt berechnet:
    COR = KVF / (StA1 x StA2)
COR | Feld Saisonaler Korrelationsfaktor
KVF | Kovarianzfaktor
StA1 | Standardabweichung für Datenmenge 1
StA2 | Standardabweichung für Datenmenge 2
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