定義済で有効化済の予測エンジン拡散メジャーを使用した品目および場所の結果の拡散

拡散方法は、現在のサイクルについてパラメーターが定義され有効化されている場合に、期間定数結果の拡散メジャーパラメーター、およびタイムフェーズ結果の拡散メジャーコードパラメーターに基づきます。

サイクル期間 (履歴期間または将来の期間) のタイムフェーズの予測エンジン結果は、タイムフェーズ結果の拡散メジャーコードパラメーターを使用して比例配分されます。たとえば、統計予測 DPLS_FSTAT_EXT などです。

比例配分で使用される係数は、選択した品目、場所、および期間の各基本レベルの子に対する値を、各集計品目、場所、および期間の値で除算し、比例配分する予測値で割った値です。

たとえば、予測エンジンコールは集計品目ノード「Car」の予測を生成します。このノードには、指定した拡散メジャーの値 (1000、1001、1002、1003 および 1004) を含む 5 つの基本レベル要素が含まれます。予測は、「月」の期間レベル (シナリオ値を保存するカレンダーレベルでは「週」) で生成されます。特定の週 FY16 W18 における品目 1000 と場所 CONTINENTAL の比率 = ((1000, CONTINENTAL, FY16 W18) の DPLS_FSTAT_EXT の値) / ((Car, CONTINENTAL, FY16 M05) の DPLS_FSTAT_EXT の値)

注: FY16 M05 は FY16 W18 を含む月です。

注:

DPLS_FSTAT_EXT 集計ノードの値は、基本レベルの品目のメジャー値から派生する必要があります。
基本レベル要素からの拡散値は、選択した予測エンジンのレベルと基本レベルの間に存在するレベルの数に関係なく、シナリオ値を保存するために使用されます。

比例配分する場合、次のタイムフェーズメジャーはタイムフェーズ結果の拡散メジャーパラメーターを使用して補間化されます。

予測
モデル適合履歴
オンラインモデル適合
遡及モデル適合
季節指標
外れ値
ステップ変更例外
追跡シグナルの例外

注: 予測エンジンの場合、例外メジャーは時間に依存します。例外のある各期間は 1 に設定されます。該当する場合、値はシナリオ値を保存する基本レベルに比例配分されます。予測 (グループまたは基本) 品目、場所、期間レベルでデータを表示できます。

PCONST での時間に依存しない予測エンジンの結果値が、期間定数結果の拡散メジャーを使用して比例配分されます。たとえば、有効な組合せ TUPLE_EXISTS パラメーターです。拡散係数は、選択した品目と場所の組合せの基本レベルの子ごとの PCONST 値を、各品目および場所レベルについて、比例配分する予測値で割った値に基づきます。

注: 品目選択ごとに、予測エンジンコールでは、基本レベルの子からの拡散値を使用して、選択した品目とサイクル品目レベル間のレベルの数に関係なく、シナリオ値を定義します。

どちらの予測エンジンでも、例外メジャーは時間に依存します。例外のある各期間は 1 に設定されます。値は PCONST で保存され、タイムフェーズ結果の拡散メジャーコードパラメーターを使用して比例配分されます。予測品目と場所レベルでデータを表示できます。

注: 指定した場所レベルが Cycle.Module の場所階層の最下位レベルと一致しない場合、同じプロセスを使用して、結果を基本場所に拡散できます。