| # 予測エラーおよび季節変動相関係数 LN が計画品目の需要予測を計算した後、LN は予測エラーおよび季節変動相関係数を決定します。 LN は計画品目 - 予測設定 (cpdsp1110m000) セッションの以下のフィールドを計算します。 平均予測エラー (AFCE) 平均絶対偏差 (MAD) 平均相対偏差 (MRD) 標準偏差 (SDEV) 季節変動相関係数 (COR) 計算は以下の式にもとづきます。 平均予測エラー
    AFCE = sum(FD(t) - AD(t)) ÷ n
AFCE | 平均予測エラーフィールド
sum() | すべての履歴期間の合計
FD(t) | 期間 t の予測需要
AD(t) | 期間 t の実際需要
n | すべての履歴期間の数
平均絶対予測エラー
    MAD = sum(abs(FD(t) - AD(t))) ÷ n
MAD | 平均絶対偏差フィールド
sum() | すべての履歴期間の合計
abs(FD(t)-AD(t)) | (FD(t)-AD(t)) の絶対値
FD(t) | 期間 t の予測需要
AD(t) | 期間 t の実際需要
n | すべての履歴期間の数
平均相対予測エラー
    MRD = sum(100 x abs((FD(t) - AD(t))) ÷ AD(t)) ÷ n
MRD | 平均相対偏差
SUM | すべての履歴期間の合計
FD(t) | 期間 t の予測需要
AD(t) | 期間 t の実際需要
n | すべての履歴期間の数
予測エラーの標準偏差
    SDEV = sqr(sum(((FD(t) - AD(t)) - AFCE)^2) ÷ (n - 1))
SDEV | 標準偏差フィールド
sqr() | 平方根
sum() | すべての履歴期間の合計
FD(t) | 期間 t の予測需要
AD(t) | 期間 t の実際需要
AFCE | 平均予測エラー
n | すべての履歴期間の数
季節変動相関係数 LN は 2 セットのデータの実際需要から標準偏差を決定します。データセット 1 は、最初の期間から最後の期間から、期間内の季節の長さを差し引いた期間で構成されます。データセット 2 は、期間における季節の長さの後の最初の期間から、最後の期間までで構成されます。つまり、データセット 2 は、データセット 1 の季節の長さを移動したものです。 次の図は、1 ヶ月の季節の長さについてこれを示したものです。
A | データセット 1
B | データセット 2
1 | 1 月
2 | 2 月
3 | 3 月
4 | 4 月
5 | 5 月
標準偏差:
    SDV1 = sqr(sum(((DM(t) - DM1)^2) ÷ (m - 1)) SDV2 =
    sqr(sum(((DM(t+L) - DM2)^2) ÷ (m - 1))
SDV1 | データセット 1 の標準偏差
SDV2 | データセット 2 の標準偏差
sqr() | 平方根
sum() | すべての履歴期間の合計
DM(t) | 期間 t の傾向調整済みの実際需要 (*)
DM1 | データセット 1 の傾向調整済みの平均需要 (*)
DM2 | データセット 2 の傾向調整済みの平均需要 (*)
L | 期間内の季節の長さ
m | 履歴期間から期間内の季節の長さを差し引いた数
(*) 傾向調整済みの平均需要の計算については、予測方法: 多項式回帰を参照してください。 LN は 2 つのデータセットの共分散係数を決定します。
    COV = sum((DM(t) - DM1) x (DM(t+L) - DM2) ÷ (m - 1))
COV | 共分散係数
SUM | すべての期間の合計から期間内の季節の長さを差し引いた値
DM(t) | 期間 t の傾向調整済みの実際需要
DM1 | データセット 1 の傾向調整済みの平均需要
DM2 | データセット 2 の傾向調整済みの平均需要
L | 期間内の季節の長さ
m | 履歴期間から期間内の季節の長さを差し引いた数
最後に、季節変動相関係数が次のように計算されます。
    COR = COV ÷ (SDV1 x SDV2)
COR | 季節変動相関係数フィールド
COV | 共分散係数
SDV1 | データセット 1 の標準偏差
SDV2 | データセット 2 の標準偏差
関連トピック 需要予測のアルゴリズム 予測方法 予測方法: 多項式回帰 |