| # Principio de regresión polinómica Los datos de demanda histórica pueden representarse por un polinomio de grado n. Esta técnica matemática se aplica para determinar la influencia de tendencia y para hacer una previsión de demanda. Un polinomio de grado n se determina del modo siguiente: El grado del polinomio varía entre 0 y 9, y un polinomio de grado 0 coincide con una constante igual a la demanda media anterior. Un polinomio de grado n se puede determinar del modo siguiente:
     2 n f(t) = a + b t + c	  t + ....... + k t
Determinar los coeficientes Los coeficientes del polinomio se determinan por el método del cuadrado mínimo que se describe en el material publicado. Puede minimizar la suma de las desviaciones cuadráticas de los valores calculados a partir de los valores reales mediante ecuaciones diferenciales matemáticas. Estas ecuaciones producen un sistema de ecuaciones lineales, que puede resolver con el método Gauss-Seidel. Precisión del polinomio Para determinar la precisión del polinomio, LN calcula la variación del error de previsión para cada polinomio:
     VE = SQR(SUM((FD(t) - AD(t))^2) / m)
Donde:
VE | la variación del error de previsión
FD(t) | la demanda de previsión para el período t
AD(t) | la demanda real para el período t
SQR | la raíz
SUM | la suma de todos los períodos históricos
m | el número de períodos históricos reducido por el grado del polinomio menos 1
El polinomio con la variación más pequeña del error de previsión es el óptimo. Temas relacionados Algoritmo para previsión de demanda Métodos de previsión |