| # Принципы полиномиальной регрессии Данные ретроспективы спроса могут быть выражены при помощи полинома степени n. Этот математический способ служит для определения влияния тренда и для прогнозирования спроса. Полином степени n определяется следующим образом: Степень полинома может быть от 0 до 9, при этом полином степени 0 соответствует константе - среднему спросу прошедших периодов. Полином степени n можно представить следующим образом:
     2 n f(t) = a + b t + c	  t + ....... + k t
Определение коэффициентов Коэффициенты полинома определяются методом наименьших квадратов, который можно найти в справочниках. Можно минимизировать сумму квадратических отклонений рассчитанных значений от фактических значений при помощи дифференциальных уравнений. Эти уравнения сводятся к системе линейных уравнений, которая решается методом Гаусса - Зейделя. Точность полинома Чтобы определить точность полинома, система LN рассчитывает отклонение ошибки прогноза для каждого полинома:
     VE = SQR(SUM((FD(t) - AD(t))^2) / m)
Где:
VE | отклонение ошибки прогноза
FD(t) | прогноз спроса для периода t
AD(t) | фактический спрос для периода t
SQR | квадратный корень
SUM | сумма всех периодов ретроспективы
m | число периодов ретроспективы, уменьшенное на степень полинома минус 1
Полином с самым малым отклонением ошибки прогноза является оптимальным. Связанные темы Алгоритм прогнозирования спроса Методы прогнозирования |