予測エラーおよび季節変動相関係数

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
1	1 月
2	2 月
3	3 月
4	4 月
5	5 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。

(*) 傾向調整済の平均需要の計算方法については、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