ATT-Prognoseroutine mit dem Algorithmus "Multiple Regression" aufrufen

Multiple Regression wird verwendet, um den Wert einer Variablen auf Basis von mindestens zwei anderen Variablen vorherzusagen. Der Algorithmus verwendet die definierten, unabhängigen Variablen, um eine Regressionsanalyse in Bezug zur abhängigen Variablen (Historie und Prognose) für die Prognoseroutine zu generieren.

Die folgenden Bedingungen müssen zum Aufrufen der ATT-Prognoseroutine und zum Generieren von Prognosen für den ausgewählten Artikel und Ort erfüllt sein, wenn der Standardalgorithmus = Multiple Regression ist.

• Die Historie- und Maskendaten aller Artikel und Orte werden abgerufen und auf Basis des Standardprozesses an die Prognoseroutine übermittelt.
• Die den folgenden Ausnahmen für jeden Artikel und Ort zugeordneten Kennzahlen, die auf Basis der anderen Algorithmen an die Routine übermittelt werden, müssen geleert werden:
  • Ungültige Statistik
  • Veralterung
  • Ausreißer
  • Kurzhistorie
  • Stufenänderung
  • Nachverfolgung
• Unabhängige Variablen, die den angegebenen Prognoseroutinen zugeordnet sind, fungieren als zusätzliche Eingaben. Daher werden die entsprechenden, an die Routine zu übermittelnden Szenarienwerte (für jede zugeordnete Kennzahl aus unabhängiger Variablen) abgerufen.
  • Für alle unabhängigen Variablen werden die Werte des Historiehorizonts übermittelt. Die Historielänge muss den unabhängigen Daten entsprechen.
  • Für alle unabhängigen Variablen werden die Werte des zukünftigen Horizonts übermittelt. Die Prognoselänge muss der des Prognosehorizonts entsprechen.
  Hinweis: Weitere Parameter werden auf Basis des Standardprozesses übermittelt.

Abhängig von den Einstellungen für die Kennzahlzuordnung der Prognoseroutine werden die entsprechenden Ergebnisse aus dem Ergebnissatz der Prognoseroutine abgerufen und für die Szenarienwerte der Anwendung übernommen. Die Prognosedaten werden zurückgegeben und auf Basis der anderen Algorithmen verarbeitet. Die Routine gibt außerdem weitere Ergebnisse speziell für den Algorithmus "Multiple Regression" zurück:

• Es werden Beta-Koeffizienten, t zum Quadrat und P-Werte mit t zum Quadrat mit Bezug zu jeder der unabhängigen Variablen generiert. Aufgrund des Achsenabschnitts wird jedoch ein zusätzliches Element (Regressoren) generiert. Der erste Wert in jeder Ergebnisaufstellung entspricht dem Achsenabschnitt (Intercept) und muss in der dazugehörigen zugeordneten Kennzahl, falls definiert, hinterlegt werden. Andere Werte werden in der Reihenfolge der übermittelten unabhängigen Variablen hinterlegt.
• Es werden Inflationsfaktoren für Abweichungen mit Bezug zu jeder der unabhängigen Variablen generiert.
  • Die Anzahl der Faktoren entspricht der Anzahl der unabhängigen Variablen. Diese Faktoren werden in der Reihenfolge der übermittelten unabhängigen Variablen zurückgegeben.
  • Der dem Achsenabschnitt entsprechende Inflationsfaktor für Abweichungen ist nicht anwendbar.
• Weitere Ergebnisse speziell für den Algorithmus "Multiple Regression" wie "R zum Quadrat", "R zum Quadrat angepasst", "F-Statistik" und "F-Statistik - P-Wert" werden in den entsprechenden zugeordneten Kennzahlen, falls definiert, hinterlegt.
• Eine Standardabweichung für die Regression (regressionStandardDeviation) wird ebenfalls zurückgegeben. Diese wird in der zugeordneten Kennzahl "Standardabweichung", falls definiert, hinterlegt.
• Alle Ergebnisse sind statisch (zeitunabhängig) und werden in der Konstante PCONST hinterlegt.

Alle weiteren Ergebnisse, die auf der Zuordnung zur Routine basieren, außer den in diesem Thema aufgeführten, werden auf Basis der anderen Algorithmen verarbeitet.