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:
| VE | a variância do erro de previsão |
| FD(t) | a demanda prevista para o período t |
| AD(t) | a demanda real para o período t |
| SQR | a raiz |
| SUM | a soma de todos os períodos históricos |
| m | o nº de períodos históricos reduzido pelo grau do polinômio menos 1 |
O polinômio com a menor variância do erro de previsão é o ideal.