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Saisonale lineare Regression ( RELNAPO_30A_SP1_FCS_SLR )

Saisonale lineare Regression ( RELNAPO_30A_SP1_FCS_SLR )

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Kurztext

Saisonale lineare Regression

Funktionsumfang

APO-Release 3.0A (First Customer Shipment und Support Package 1) enthalten eine neue Prognosestrategie für die saisonale lineare Regression, die Prognosestrategie 35. Diese Strategie kann alternativ zu den Prognosestrategien 30 und 31 genutzt werden, die dann hohe Grundwerte liefern, wenn der Saisonindex Null oder nahezu Null beträgt. Nicht verwenden sollten Sie die Strategie 35, wenn ihre Vergangenheitsdaten starke Trendverläufe aufweisen.

Das System berechnet die Zeile der saisonalen linearen Regression wie folgt:

  1. Die Saison-Indizes werden berechnet:

Bestimmung des anfänglichen Saison-Indexes für jede Vergangenheitsperiode t

  1. Die Anzahl Saisons nk innerhalb der gesamten Vergangenheitszeitreihe wird berechnet:
nk = ntotal / nsaison
wobei nsaison die Anzahl Perioden pro Saison und ntotal die Gesamtanzahl vergangener Werte darstellt.
  1. Der Mittelwert Ak einer jeden Saison k wird berechnet:
Ak = Summe V(t) / nsaison
wobei V(t) den Vergangenheitswert der Periode t und nsaison die Anzahl Perioden pro Saison darstellt.
  1. Der anfängliche Saison-Index sstart (t) wird für jede Periode t innerhalb jeder Saison berechnet.
Sstart (t) = V(t) / Ak
Existiert eine nicht abgeschlossene Saison, d.h. ist nk keine ganze Zahl, dann wird der anfängliche Saisonindex sstart (t) der ältesten Vergangenheitsdaten mit dem mittleren Ak der nkten Saison berechnet.

Bestimmung des mittleren Saison-Indexes

  1. Existieren k komplette Saisons, werden die anfänglichen Saison-Indizes gemittelt:
smittelwert(s) = (sstart (s) + sstart(nsaison + s) + ....+sstart((k-1) nsaison+s))/k,
s = 1, ... , nsaison

Glättung der mittleren Saison-Indizes

  1. Wenn Sie im Feld PERSMO des univariaten Prognoseprofils einen Glättungsfaktor eingegeben haben, wird das Ergebnis aus Schritt 4 geglättet. SAP empfiehlt die Angabe eines Glättungsfaktors von 1. Lautet der Glättungsfaktor 0, wird kein saisonaler Einfluß berechnet, und es erfolgt die lineare Regression.
  • Die Istdaten werden entsprechend den in Schritt 1 berechneten Saison-Indizes korrigiert.
  • Die lineare Regression wird für die nichtsaisonalen Istdaten durchgeführt.
  • Die Saison-Indizes werden auf die Ergebnisse der linearen Regressionsberechnung angewandt, woraus die Prognoseergebnisse resultieren.





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    Length: 3187 Date: 20240415 Time: 203202     sap01-206 ( 39 ms )