Princípio de regressão polinomial

Os dados de demanda histórica podem ser representados por um polinômio de grau n. Essa técnica matemática é aplicada para determinar a influência de tendência e fazer uma previsão de demanda.

Um polinômio de grau n é determinado como a seguir:

O grau do polinômio varia de 0 a 9, sendo que um polinômio de 0 grau corresponde a uma constante igual à demanda média no passado. Um polinômio de grau n pode ser processado como a seguir:

 2 n f(t) = a + b t + c	  t + ....... + k t 
Para determinar os coeficientes

Os coeficientes do polinômio são determinados pelo método dos mínimos quadrados descrito na literatura. É possível minimizar a soma dos desvios quadráticos dos valores calculados a partir dos valores reais por meio de equações matemáticas diferenciais. Essas equações levam a um sistema de equações lineares, que podem ser resolvidas pelo método de Gauss-Seidel.

Precisão do polinômio

Para determinar a precisão do polinômio, o LN calcula a variância do erro de previsão de cada polinômio:

 VE = SQR(SUM((FD(t) - AD(t))^2) / m) 

Onde:

VEa variância do erro de previsão
FD(t)a demanda prevista para o período t
AD(t)a demanda real para o período t
SQRa raiz
SUMa soma de todos os períodos históricos
mo nº de períodos históricos reduzido pelo grau do polinômio menos 1

 

O polinômio com a menor variância do erro de previsão é o ideal.