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<ManualTopic ID="/baanerp/cp/onlinemanual/000108" xml:lang="es">
	<Header>
		<Title xmlns:HTML="http://www.w3.org/TR/REC-html40">Principio de regresión polinómica</Title>
		<Keyword ContextSensitive="No"><Level1>Principio de regresión polinómica</Level1>
		</Keyword>
		<Keyword ContextSensitive="No"><Level1>Regresión polinómica</Level1>
		</Keyword>
	</Header>
	<GeneralSection><Paragraph class="Default">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.</Paragraph>
		<Paragraph class="Default">Un polinomio de grado n se determina del modo siguiente:</Paragraph>
		<Paragraph class="Default">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:</Paragraph>
		<Formula space-and-orientation="indented-estimated"><Paragraph class="Default"> 2 n f(t) = a + b t + c	  t + ....... + k t </Paragraph>
		</Formula>
		<GeneralSection><SectionTitle>Determinar los coeficientes</SectionTitle>
			<Paragraph class="Default">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.</Paragraph>
		</GeneralSection>
		<GeneralSection><SectionTitle>Precisión del polinomio</SectionTitle>
			<Paragraph class="Default">Para determinar la precisión del polinomio, ERP LN calcula la variación del error de previsión para cada polinomio:</Paragraph>
			<Formula space-and-orientation="indented-estimated"><Paragraph class="Default"> VE = SQR(SUM((FD(t) - AD(t))^2) / m) </Paragraph>
			</Formula>
			<Paragraph class="Default">Donde:</Paragraph>
			<TABLE border="1" borderstyle="default" space-and-orientation="indented-estimated"><TBODY><TR><TD rowspan="1" colspan="1">VE</TD>
						<TD width="322" rowspan="1" colspan="1">la variación del error de previsión</TD>
					</TR>
					<TR><TD rowspan="1" colspan="1">FD(t)</TD>
						<TD width="322" rowspan="1" colspan="1">la demanda de previsión para el período t</TD>
					</TR>
					<TR><TD rowspan="1" colspan="1">AD(t)</TD>
						<TD width="322" rowspan="1" colspan="1">la demanda real para el período t</TD>
					</TR>
					<TR><TD rowspan="1" colspan="1">SQR</TD>
						<TD width="322" rowspan="1" colspan="1">la raíz</TD>
					</TR>
					<TR><TD rowspan="1" colspan="1">SUM</TD>
						<TD width="322" rowspan="1" colspan="1">la suma de todos los períodos históricos</TD>
					</TR>
					<TR><TD rowspan="1" colspan="1">m</TD>
						<TD width="322" rowspan="1" colspan="1">el número de períodos históricos reducido por el grado del polinomio menos 1</TD>
					</TR>
				</TBODY>
			</TABLE>
			<Paragraph class="Default">El polinomio con la variación más pequeña del error de previsión es el óptimo.</Paragraph>
		</GeneralSection>
	</GeneralSection>
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		<RelTopic><Link href="/baanerp/cp/onlinemanual/000321" role="manual">Métodos de previsión</Link>
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