| # Principe van polynomische regressie De historische vraaggegevens kunnen worden weergegeven door een n-de-graads polynoom. Deze wiskundige methode wordt toegepast om de trendinvloed te bepalen en een vraagprognose te maken. Een n-de-graads polynoom wordt als volgt bepaald: De graad van de polynoom varieert van 0 tot en met 9. Een 0-de-graads polynoom komt overeen met een constante die gelijk is aan de gemiddelde vraag in het verleden. Een n-de-graads polynoom kan als volgt worden weergegeven:
    2 n f(t) = a + b t + c t + ....... + k t
Bepalen van coëfficiënten De coëfficiënten van de polynoom worden bepaald met de methode der kleinste kwadraten. U kunt de som van de kwadratische verschillen tussen de berekende waarden en de werkelijke waarden verkleinen met behulp van wiskundige differentiaalvergelijkingen. Deze vergelijkingen leiden tot een systeem van lineaire vergelijkingen, die u kunt oplossen met de Gauss-Seidel methode. Nauwkeurigheid van de polynoom Om de nauwkeurigheid van de polynoom te bepalen, berekent LN voor elke polynoom de afwijking van de prognosefout:
    VE = SQR(SUM((FD(t) - AD(t))^2) / m)
Waarin:
VE | De afwijking van de prognosefout
FD(t) | De prognosevraag van periode t
AD(t) | Werkelijke vraag van periode t
SQR | De wortel
SUM | Het totaal van alle historische perioden
m | Het aantal historische perioden gereduceerd met de graad van de polynoom minus 1
De polynoom waarbij de variantie van de prognosefout het kleinst is, is het nauwkeurigst. Gerelateerde onderwerpen Algoritme voor vraagvoorspelling Methoden vraagvoorspelling |