| # Ошибки прогноза и сезонные корреляции После того, как система LN рассчитает прогноз спроса для плановой единицы, система LN определит ошибки прогноза и сезонную корреляцию. LN рассчитывает следующие поля в сеансе Плановые единицы - Параметры прогноза (cpdsp1110m000). Средняя ошибка прогноза (AFCE) Среднее абсолютное отклонение (MAD) Среднее относительное отклонение (MRD) Стандартное отклонение (SDEV) Коэффициент сезонной корреляции (COR) Расчеты основываются на следующих формулах: Средняя ошибка прогноза
    AFCE = sum(FD(t) - AD(t)) / n
AFCE | поле Средняя ошибка прогноза
sum() | сумма всех периодов ретроспективы
FD(t) | прогноз спроса для периода t
AD(t) | фактический спрос для периода t
n | число периодов ретроспективы
Средняя абсолютная ошибка прогноза
    MAD = sum(abs(FD(t) -	 AD(t))) / n
MAD | поле Среднее абсолютное отклонение
sum() | сумма всех периодов ретроспективы
abs(FD(t)-AD(t)) | абсолютное значение (FD(t)-AD(t))
FD(t) | прогноз спроса для периода t
AD(t) | фактический спрос для периода t
n | число периодов ретроспективы
Средняя относительная ошибка прогноза
    MRD = sum(100 * abs((FD(t) - AD(t))) / AD(t)) / n
MRD | Среднее относительное отклонение
sum | сумма всех периодов ретроспективы
FD(t) | прогноз спроса для периода t
AD(t) | фактический спрос для периода t
n | число периодов ретроспективы
Стандартное отклонение в ошибке прогноза
    SDEV = sqr(sum(((FD(t) - AD(t)) - AFCE)^2) / (n - 1))
SDEV | поле Стандартное отклонение
sqr() | квадратный корень
sum() | сумма всех периодов ретроспективы
FD(t) | прогноз спроса для периода t
AD(t) | фактический спрос для периода t
AFCE | средняя ошибка прогноза
n | число периодов ретроспективы
Сезонные корреляции Система LN определяет стандартное отклонение от фактического спроса для двух наборов данных. Первый набор данных содержит периоды с первого по последний минус длина сезона в периодах. Второй набор данных состоит из периодов с первого после длины сезона в периодах до последнего. Иначе говоря, второй набор данных сдвинут на длину сезона относительно первого. На следующей иллюстрации показал случай с длиной сезона, равной одному месяцу.
A | Набор данных 1
B | Набор данных 2
1 | Январь
2 | Февраль
3 | Март
4 | Апрель
5 | Май
Стандартные отклонения:
    SDV1 = sqr(sum(((DM(t) - DM1)^2) / (m - 1)) SDV2 =
    			 sqr(sum(((DM(t+L) - DM2)^2) / (m - 1))
SDV1 | стандартное отклонение для первого набора данных
SDV2 | стандартное отклонение для второго набора данных
sqr() | квадратный корень
sum() | сумма всех периодов ретроспективы
DM(t) | трендовая корректировка фактического спроса для периода t (*)
DM1 | трендовая корректировка среднего спроса для первого набора данных (*)
DM2 | трендовая корректировка среднего спроса для второго набора данных (*)
L | длина сезона в периодах
m | число периодов ретроспективы минус сезонная длина в периодах
(*) Расчет трендовой корректировки среднего спроса описан в разделе Метод прогнозирования: полиномиальная регрессия. Система LN определяет коэффициент ковариантности для двух наборов данных.
    COV = sum((DM(t) - DM1) x (DM(t+L) - DM2) / (m - 1))
COV | коэффициент ковариантности
sum | сумма всех периодов минус длина сезона в периодах
DM(t) | трендовая корректировка фактического спроса для периода t
DM1 | трендовая корректировка среднего спроса для первого набора данных
DM2 | трендовая корректировка среднего спроса для второго набора данных
L | длина сезона в периодах
m | число периодов ретроспективы минус сезонная длина в периодах
Наконец, рассчитывается сезонный коэффициент корреляции по следующей формуле:
    COR = COV / (SDV1 x SDV2)
COR | поле Коэффициент сезонной корреляции
COV | коэффициент ковариантности
SDV1 | стандартное отклонение для первого набора данных
SDV2 | стандартное отклонение для второго набора данных
Связанные темы Алгоритм прогнозирования спроса Методы прогнозирования Метод прогнозирования: полиномиальная регрессия |