Llamada al motor de previsiones ATT con el algoritmo de regresión múltiple
Regresión múltiple se utiliza para predecir el valor de una variable basada en dos o más variables. El algoritmo usa las variables independientes definidas para generar un análisis de regresión en relación con la variable dependiente (historia y previsión) para el motor de previsiones.
Las condiciones necesarias para llamar al motor de previsiones ATT y generar previsiones para el artículo y la ubicación seleccionados, cuando Algoritmo predeterminado = Regresión múltiple:
- Los datos de historial y máscara de cada artículo o ubicación se recuperan y se transfieren al motor de previsiones según el proceso estándar.
- Se deben borrar las medidas asignadas a estas excepciones para cada artículo y ubicación que se transfieren al motor, en función de los demás algoritmos.
- Estadística no válida
- Obsolescencia
- Valores atípicos
- Historial breve
- Cambio por etapas
- Señal de seguimiento
- Las variables independientes que se asignan al motor de previsiones especificado actúan como entradas adicionales. Por tanto, se recuperan los valores de escenario apropiados que se transfieren al motor (para cada medida de variable independiente asignada).
- Se transfieren los valores del horizonte histórico para todas las variables independientes. La longitud del historial debe ser la misma que los datos dependientes.
- Se transfieren los valores del horizonte futuro para todas las variables independientes. La longitud de la previsión debe ser la misma que el horizonte de previsión.
Nota: Los parámetros adicionales se transfieren según el proceso estándar.
En función de la configuración de la asignación de medidas del motor de previsiones, se recuperan los resultados apropiados del conjunto de resultados del motor de previsiones y se aplican a los valores del escenario de la aplicación. Los datos de previsión se devuelven y se procesan en función de los demás algoritmos. El motor también devuelve resultados adicionales específicos al algoritmo Regresión múltiple:
- Se generan los valores P de T-cuadrado, T-cuadrado y los coeficientes beta correspondientes a cada una de las variables independientes. Sin embargo, debido a la intersección, se genera un elemento adicional (regresores). El primer valor de cada matriz de resultados se corresponde con la intersección y se debe escribir en la medida asignada asociada, si se define. Otros valores se escriben en el orden de las variables independientes transferidas.
- Se generan los factores de inflación de varianza correspondientes a cada una de las variables independientes.
- El número de factores y de variables independientes es el mismo. Estos factores se devuelven en el orden de las variables independientes transferidas.
- El factor de inflación de varianza equivalente de intersección no es aplicable.
- Resultados adicionales específicos para el algoritmo de regresión múltiple como R cuadrado, R cuadrado corregido, Estadística F y Valor P de estadística F se escriben en las medidas asignadas correspondientes, si se definen.
- También se devuelve una regressionStandardDeviation. Esto se escribe en la medida de "desviación estándar" asignada, si se define.
- Todos los resultados son estáticos (independientes del tiempo) y se escriben en la constante PCONST.
Todos los resultados adicionales que se basan en la asignación al motor, excluyendo las mostradas en este tema, se procesan en función de los demás algoritmos.