| # Prognosefouten en seizoenscorrelatie Nadat ERP LN de vraagprognose voor een planartikel heeft berekend, bepaalt ERP LN de prognosefouten en eventuele seizoenscorrelaties. ERP LN berekent de waarde van de volgende velden in de sessie Planartikelen - prognose-instellingen (cpdsp1110m000): Gemiddelde prognosefout (AFCE) Gemiddelde absolute afwijking (MAD) Gemiddelde relatieve afwijking (MRD) Standaardafwijking (SDEV) Seizoenscorrelatiefactor (COR) De berekeningen zijn gebaseerd op de volgende formules. Gemiddelde prognosefout
    AFCE = som(VP(t) - WV(t)) / n
AFCE | Het veld Gemiddelde prognosefout
sum() | Het totaal van alle historieperioden
FD(t) | De prognosevraag van periode t
AD(t) | Werkelijke vraag van periode t
n | Het aantal historieperioden
Gemiddelde absolute prognosefout
    MAD = som(abs(FD(t) - AD(t))) / n
MAD | Het veld Gemiddelde absolute afwijking
sum() | Het totaal van alle historieperioden
abs(FD(t)-AD(t)) | Absolute waarde van (FD(t)-AD(t))
FD(t) | De vraagprognose van periode t
AD(t) | Werkelijke vraag van periode t
n | Het aantal historieperioden
Gemiddelde relatieve prognosefout
    MRD = sum(100 * abs((FD(t) - AD(t))) / AD(t)) / n
MRD | Gemiddelde relatieve afwijking
sum | Het totaal van alle historieperioden
FD(t) | De vraagprognose van periode t
AD(t) | Werkelijke vraag van periode t
n | Het aantal historieperioden
Standaardafwijking van de prognosefout
    SDEV = sqr(som(((FD(t) - AD(t)) - AFCE)^2) / (n - 1))
SDEV | Het veld Standaardafwijking
sqr() | Vierkantswortel
sum() | Het totaal van alle historieperioden
FD(t) | De vraagprognose van periode t
AD(t) | Werkelijke vraag van periode t
AFCE | Gemiddelde prognosefout
n | Het aantal historieperioden
Seizoenscorrelatie ERP LN bepaalt de standaardafwijking van de werkelijke vraag voor twee sets gegevens. Gegevensset 1 bestaat uit de perioden vanaf de eerste periode tot en met de laatste periode minus de seizoenslengte in perioden. Gegevensset 2 bestaat uit de perioden vanaf de eerste periode na de seizoenslengte in perioden tot en met de laatste periode. Met andere woorden: gegevensset 2 wordt met één seizoenslengte verschoven ten opzichte van gegevensset 1. In het volgende diagram wordt dit toegelicht voor een seizoenslengte van één maand.
A | Gegevensset 1:
B | Gegevensset 2
1 | januari
2 | februari
3 | maart
4 | april
5 | mei
Standaardafwijkingen
    SDV1 = sqr(sum(((DM(t) - DM1)^2) / (m - 1)) SDV2 = sqr(sum(((DM(t+L) - DM2)^2) / (m - 1))
SDV1 | Standaardafwijking voor gegevensset 1
SDV2 | Standaardafwijking voor gegevensset 2
sqr() | Vierkantswortel
sum() | Het totaal van alle historieperioden
DM(t) | Voor trend gecorrigeerde werkelijke vraag van periode t (*)
DM1 | Voor trend gecorrigeerde gemiddelde vraag voor gegevensset 1 (*)
DM2 | Voor trend gecorrigeerde gemiddelde vraag voor gegevensset 2 (*)
L | Seizoenslengte in perioden
m | Aantal historieperioden minus seizoenslengte in perioden
(*) Voor het berekenen van de voor de trend gecorrigeerde gemiddelde vraag, zie Prognosemethode: polynomische regressie. ERP LN bepaalt de covariantiefactor voor de twee gegevenssets.
    COV = som((DM(t) - DM(1) x (DM(t+L) - DM2) / (m - 1))
COV | Covariantiefactor
sum | Totaal van alle perioden minus seizoenslengte in perioden
DM(t) | Voor trend gecorrigeerde werkelijke vraag van periode t
DM1 | Voor trend gecorrigeerde gemiddelde vraag voor gegevensset 1
DM2 | Voor trend gecorrigeerde gemiddelde vraag voor gegevensset 2
L | Seizoenslengte in perioden
m | Aantal historieperioden minus seizoenslengte in perioden
Ten slotte, wordt de seizoenscorrelatiefactor als volgt berekend:
    COR = COV / (SDV1 x SDV2)
COR | Het veld Seizoenscorrelatiefactor
COV | Covariantiefactor
SDV1 | Standaardafwijking voor gegevensset 1
SDV2 | Standaardafwijking voor gegevensset 2
Gerelateerde onderwerpen Algoritme voor vraagvoorspelling Methoden vraagvoorspelling Prognosemethode: polynomische regressie |