Principio di regressione polinomiale
I dati storici della domanda possono essere rappresentati da un polinomio di grado n. Questa tecnica matematica viene applicata per determinare l'influenza della tendenza e per eseguire una previsione della domanda.
Un polinomio di grado n viene determinato secondo le modalità riportate di seguito:
Il grado del polinomio varia da 0 a 9, laddove un polinomio di grado 0 corrisponde ad una costante pari alla domanda media nel passato. Un polinomio di grado n può essere rappresentato secondo le modalità riportate di seguito:
2 n f(t) = a + b t + c t + ....... + k t Per individuare i coefficienti:
I coefficienti del polinomio vengono individuati con il metodo del minimo quadrato descritto nei testi scientifici. È possibile minimizzare la somma degli scostamenti quadratici dei valori calcolati dai valori effettivi tramite equazioni differenziali. Queste equazioni portano ad un sistema di equazioni lineari risolvibili con il metodo Gauss-Seidel.
Precisione del polinomio
Per determinare la precisione del polinomio, LN calcola la varianza dell'errore di previsione per ciascun polinomio:
VE = SQR(SUM((FD(t) - AD(t))^2) / m) Dove:
| VE | varianza dell'errore di previsione |
| FD(t) | domanda prevista per il periodo t |
| AD(t) | domanda effettiva per il periodo t |
| SQR | radice quadrata |
| SUM | somma di tutti i periodi storici |
| m | Numero di periodi storici ridotto del grado del polinomio meno 1 |
Il polinomio ideale è quello con la minore varianza di errore di previsione.