平均预测误差
平均预测误差可显示预测与实际需求的偏差。这是多个期间预测与相应期间实际需求之间每个期间差异的平均值。
描述
平均预测误差可作为跟进和调整预测的基础使用。如果其为正值，则有关实际需求的预测很低；如果其为负值，则预测很高。
计算方法
可通过三种方式计算平均预测误差，如下所述：
指数平滑法
ME(i + 1) = ((i) * (D(i) - F(i)) + (1 - ((i)) * ME(i)
平均预测错误
ME(i + 1) = ((D(i) - F(i)) + ...... . + (D(i - (n - 1)) - F(i - (n - 1))) / n
说明
基本需求和基本预测分别代表了季节变化调整期间的需求和预测，以及每个期间不同工作日数量的影响。
| ME(i) | = | 期间 (i) 的平均预测误差 |
| ((i) | = | 期间 (i) 中的指数平滑法的平滑常数 |
| D(i) | = | 期间 (i) 的基本需求 |
| F(i) | = | 期间 (i) 的基本预测 |
| i | = | 期间号 |
| n | = | 包括在计算平均值的期间数 |
下面的两个示例描述了每个计算方法。
为产品输入以下数据：
| 8 月 | 9 月 | 10 月 | 11 月 | |
| 基本需求 | 120 | 145 | 138 | 129 |
| 基本预测 | 136 | 132 | 135 | 133 |
| 11 月 ME。 | 0.5 | |||
| （使用的系数 | 0.3 |
将使用下面所示的两种方法计算 12 月平均预测误差的以下值：
指数平滑法
ME（12 月）= 0.3 * (D（11 月）- F（11 月）) + (1 - 0.3) * ME（11 月）= 0.3 * (129 - 133) + 0.7 * -1.5 = 0.3 * - 4 + 0.7 * -0.5 = - 1.55
平均预测错误
ME（12 月）= ((D（11 月）- F（11 月）) + (D（10 月）- F（10 月）) + (D（9 月）- F（9 月）) + (D（8 月）- F（8 月）)) / 4 = (-16 + 13 + 3 - 4) / 4 = -1