Metodo di previsione: regressione polinomiale
I parametri relativi a questo metodo di previsione sono:
- Grado di regressione polinomiale
- Tipo di influenza stagionale
- Durata ciclo stagionale
- Aggiornamento automatico parametri di previsione
È possibile gestire questi parametri nella sessione Articoli del piano - Impostazioni previsione (cpdsp1110m000).
Il grado del polinomio viene indicato dal campo Grado di regressione polinomiale. Se la casella di controllo Aggiornamento automatico parametri di previsione è selezionata, LN determina il grado ideale del polinomio.
Domanda media rettificata in base al trend
Anzitutto, i valori dello storico della domanda vengono rettificati con la domanda media rettificata in base alla tendenza per il periodo in questione.
Senza influenza stagionale:
TD(t) = AVCon andamento della tendenza lineare:
TD(t) = CS + TF * tCon andamento della tendenza progressivo:
TD(t) = BS * TF ^ (t-1)DM(t) = AD(t) - TD(t)Dove:
| DM(t) | domanda media rettificata in base alla tendenza per il periodo t |
| TD(t) | domanda basata sulla tendenza per il periodo t |
| AD(t) | domanda effettiva per il periodo t |
| AV | domanda media (*) |
| CS | domanda costante |
| BS | domanda stimata per il periodo 1 |
| TF | fattore di tendenza |
(*) la domanda media è la somma dei valori della domanda storica per periodo, diviso il numero di periodi con storico della domanda.
Coefficienti del polinomio
LN calcola i coefficienti del polinomio con il metodo di regressione polinomiale. Per ulteriori informazioni sulla regressione polinomiale, vedere gli argomenti correlati.
Previsione della domanda
LN calcola la domanda per ciascun periodo di previsione secondo la domanda media rettificata in base alla tendenza per il periodo in questione, aggiungendovi l'alterazione media nel passato.
Alterazione
L'alterazione è la fluttuazione dei dati della domanda confrontati con la tendenza determinata. L'alterazione media viene determinata per ciascun periodo di previsione sulla base dei periodi dello storico trascorsi un numero intero di cicli di stagionalità.
Se il campo Tipo di influenza stagionale è Non applicabile, LN utilizza un ciclo di stagionalità fittizio con una durata della stagione massima pari a un quarto del numero di periodi con storico della domanda.
Esempio
In questo diagramma vengono illustrati i dati storici della domanda di due cicli di stagionalità, costituiti da 8 periodi di previsione. Il periodo 9 è il periodo corrente.
SCT = durata del ciclo stagionale
In questo diagramma viene illustrato il polinomio determinato dalla regressione polinomiale.
Per ciascun periodo dello storico, la domanda basata sul polinomio viene confrontata con la tendenza della domanda. Si presuppone la presenza di una tendenza lineare caratterizzata dalla formula riportata di seguito:
TD(t) = CS + TF * t| TD (t) | domanda basata sulla tendenza per il periodo t |
| CS | domanda costante (= 54) |
| TF | fattore di tendenza (= 2) |
| Periodo | Polinomio | Tendenza | Alterazione |
|---|---|---|---|
| 1 | 45 | 56 | -11 |
| 2 | 53 | 58 | -5 |
| 3 | 76 | 60 | +16 |
| 4 | 70 | 62 | +8 |
| 5 | 49 | 64 | -15 |
| 6 | 55 | 66 | -11 |
| 7 | 78 | 68 | +10 |
| 8 | 70 | 70 | +0 |
L'alterazione media basata su queste differenze viene aggiunta alla domanda rettificata in base alla tendenza. L'alterazione media per il periodo di previsione 9, ad esempio, è la media dell'alterazione dei periodi 1 e 5.
| Periodo di previsione | Tendenza | Alterazione media | In base ai periodi | Domanda prevista |
|---|---|---|---|---|
| 9 | 72 | -13 | 1,5 | 59 |
| 10 | 74 | -8 | 2,6 | 66 |
| 11 | 76 | +13 | 3,7 | 89 |
| 12 | 78 | +4 | 4,8 | 82 |
| 13 | 80 | -13 | 1,4 | 67 |
| 14 | 82 | -7 | 2,6 | 75 |
In questo diagramma viene illustrato il risultato:
