| # Erreurs de prévision et corrélation saisonnière Après avoir effectué la prévision de la demande pour un article plan, ERP LN détermine les erreurs de prévision et toute corrélation saisonnière. ERP LN calcule les champs suivants de la session Articles plan - Paramètres de prévision (cpdsp1110m000): Erreur moyenne de prévision (EMP), Ecart moyen absolu (EMA), Ecart moyen relatif (EMR), Ecart type (ET), Facteur de corrélation saisonnière (COR). Les calculs sont basés sur les formules suivantes : Erreur moyenne de prévision
    EMP = somme(PD(t) - DR(t)) / n
EMP | champ Erreur moyenne de prévision
somme() | la somme de toutes les périodes d'historique
PD(t) | la demande prévue pour la période t
DR(t) | demande réelle pour la période t
n | nombre de périodes d'historique
Erreur moyenne absolue moyenne de prévision
    EMA = somme(abs(PD(t) -	 DR(t))) / n
EMA | champ Ecart moyen absolu
somme() | somme de toutes les périodes d'historique
abs(PD(t)-DR(t)) | valeur absolue de (PD(t)-DR(t))
PD(t) | la demande prévue pour la période t
DR(t) | demande réelle pour la période t
n | nombre de périodes d'historique
Erreur de prévision moyenne relative
    EMR = somme(100 x abs((PD(t) - DR(t))) / DR(t)) / n
EMR | Ecart moyen relatif
somme | somme de toutes les périodes d'historique
PD(t) | demande prévue pour la période t
DR(t) | demande réelle pour la période
n | nombre de périodes d'historique
Ecart type de l'erreur de prévision
    ET = racine(somme(((PD(t) - DR(t)) - EMP)^2) / (n - 1))
ET | champ Ecart type
racine() | racine carrée
somme() | somme de toutes les périodes d'historique
PD(t) | demande prévue pour la période t
DR(t) | demande réelle pour la période t
EMP | erreur de prévision moyenne
n | nombre de périodes d'historique
Corrélation saisonnière ERP LN détermine l'écart standard par rapport à la demande réelle pour deux jeux de données. Le premier jeu de données est constitué des périodes allant de la première à la dernière période, moins la longueur de la saison exprimée en périodes. Le deuxième jeu de données est constitué des périodes allant de la première période qui suit la saison exprimée en périodes, jusqu'à la dernière période. En d'autres termes, le deuxième jeu de données est décalé d'une saison par rapport au premier. Le diagramme ci-après en donne une illustration pour une saison d'une longueur d'un mois.
A | Jeu de données 1 :
B | Jeu de données 2 :
1 | Janvier
2 | Février
3 | Mars
4 | Avril
5 | Mai
Ecarts types :
    ET1 = racine(somme(((DM(t) - DM1)^2) / (m - 1)) SDV2 =
    			 racine(somme(((DM(t+D) - DM2)^2) / (m - 1))
ET1 | écart type pour le premier jeu de données
ET2 | écart type pour le second jeu de données
racine() | racine carrée
somme() | somme de toutes les périodes d'historique
DM(t) | demande basée sur la tendance pour la période t (*)
DM1 | demande corrigée en fonction de la tendance pour le premier jeu de données (*)
DM2 | demande corrigée en fonction de la tendance pour le second jeu de données (*)
L | longueur des saisons dans les périodes
m | nombre de périodes d'historique moins la longueur de la saison exprimée en périodes
(*) Pour le calcul de la demande moyenne corrigée en fonction de la tendance, voir la Méthode de prévision : régression polynomiale. ERP LN détermine le facteur de covariance pour les deux jeux de données.
    COV = somme((DM(t) - DM1) x (DM(t+D) - DM2) / (m - 1))
COV | facteur de covariance
somme | somme de toutes les périodes moins la longueur de la saison exprimée en périodes
DM(t) | demande basée sur la tendance pour la période t
DM1 | demande corrigée en fonction de la tendance pour le premier jeu de données
DM2 | demande corrigée en fonction de la tendance pour le second jeu de données
L | longueur des saisons dans les périodes
m | nombre de périodes d'historique moins la longueur de la saison exprimée en périodes
Enfin, le deuxième facteur de corrélation saisonnière est calculé comme suit :
    COR = COV / (ET1 x ET2)
COR | champ Facteur de corrélation saisonnière
COV | facteur de covariance
ET1 | écart type pour le premier jeu de données
ET2 | écart type pour le deuxième jeu de données
Rubriques liées Algorithme de prévision de la demande Méthodes de prévision Méthode de prévision : régression polynomiale |