予測エラーおよび季節変動相関係数

計画品目の需要予測を計算した後、予測エラーおよび季節変動相関係数が決定されます。

計画品目 - 予測設定 (cpdsp1110m000) セッションの以下のフィールドが計算されます。

  • 平均予測エラー (AFCE)
  • 平均絶対偏差 (MAD)
  • 平均相対偏差 (MRD)
  • 標準偏差 (SDEV)
  • 季節変動相関係数 (COR)

計算は以下の式に基づきます。

平均予測エラー
AFCE = sum(FD(t) - AD(t)) ÷ n
AFCE 平均予測エラーフィールド
sum()すべての履歴期間の合計
FD(t)期間 t の予測需要
AD(t)期間 t の実際需要
nすべての履歴期間の数

 

平均絶対予測エラー
MAD = sum(abs(FD(t) - AD(t))) ÷ n
MAD 平均絶対偏差フィールド
sum()すべての履歴期間の合計
abs(FD(t)-AD(t))(FD(t)-AD(t)) の絶対値
FD(t)期間 t の予測需要
AD(t)期間 t の実際需要
nすべての履歴期間の数

 

平均相対予測エラー
MRD = sum(100 x abs((FD(t) - AD(t))) ÷ AD(t)) ÷ n
MRD 平均相対偏差
SUMすべての履歴期間の合計
FD(t)期間 t の予測需要
AD(t)期間 t の実際需要
nすべての履歴期間の数

 

予測エラーの標準偏差
SDEV = sqr(sum(((FD(t) - AD(t)) - AFCE)^2) ÷ (n - 1))
SDEV 標準偏差フィールド
sqr()平方根
sum()すべての履歴期間の合計
FD(t)期間 t の予測需要
AD(t)期間 t の実際需要
AFCE平均予測エラー
nすべての履歴期間の数

 

季節変動相関係数

2 セットのデータの実際需要から標準偏差が決定されます。データセット 1 は、最初の期間から最後の期間から、期間内の季節の長さを差し引いた期間で構成されます。データセット 2 は、期間における季節の長さの後の最初の期間から、最後の期間までで構成されます。つまり、データセット 2 は、データセット 1 の季節の長さを移動したものです。

次の図は、1 ヶ月の季節の長さについてこれを示したものです。

[...]
Aデータセット 1
Bデータセット 2
11 月
22 月
33 月
44 月
55 月
標準偏差:
SDV1 = sqr(sum(((DM(t) - DM1)^2) ÷ (m - 1)) SDV2 = sqr(sum(((DM(t+L) - DM2)^2) ÷ (m - 1))
SDV1データセット 1 の標準偏差
SDV2データセット 2 の標準偏差
sqr()平方根
sum()すべての履歴期間の合計
DM(t)期間 t の傾向調整済みの実際需要 (*)
DM1データセット 1 の傾向調整済みの平均需要 (*)
DM2データセット 2 の傾向調整済みの平均需要 (*)
L期間内の季節の長さ
m履歴期間から期間内の季節の長さを差し引いた数

 

2 つのデータセットの共分散係数が決定されます。

(*) 傾向調整済みの平均需要の計算については、予測方法: 多項式回帰を参照してください。

COV = sum((DM(t) - DM1) x (DM(t+L) - DM2) ÷ (m - 1))
COV共分散係数
SUMすべての期間の合計から期間内の季節の長さを差し引いた値
DM(t)期間 t の傾向調整済みの実際需要
DM1データセット 1 の傾向調整済みの平均需要
DM2データセット 2 の傾向調整済みの平均需要
L期間内の季節の長さ
m履歴期間から期間内の季節の長さを差し引いた数

 

最後に、季節変動相関係数が次のように計算されます。

COR = COV ÷ (SDV1 x SDV2)
COR 季節変動相関係数フィールド
COV共分散係数
SDV1データセット 1 の標準偏差
SDV2データセット 2 の標準偏差

 

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