Material-Logistik : Modelle und Algorithmen für die - download pdf or read online

By Horst Tempelmeier

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35) 46 Kapitel C • Prognoseverfahren b0,t − (1 − α) u b0,t−1 = α u yt t = 1, 2, ... 36) t = 1, 2, ... 37) beschreibt einen gewogenen gleitenden Durchschnitt, der am Ende der Periode t errechnet wird. Man bezeichnet diesen Durchschnitt auch als Durchschnitt erster Ordnung, da er im Gegensatz zu dem weiter unten eingef¨uhrten Durchschnitt zweiter Ordnung auf den Beobachtungswerten der Zeitreihe basiert. Die Ordnung des Durchschnitts wird durch das Superskript (u)” gekennzeichnet: ” (1) (1) t = 1, 2, ...

3 Multiple lineare Regressionsrechnung . . . . . . . . . . 3 Prognose bei sporadischem Bedarf . . . . . . . . . . . . . . 1 Bestimmung der Glattungsparameter . . . . . . . . . . . 2 Produkte mit begrenzter Vergangenheit . . . . . . . . . . . 3 Behandlung von Ausreißern . . . . . . . . . . . . . . 33 36 40 41 43 50 51 58 68 69 69 77 81 86 92 92 95 97 Bei der Anwendung eines Prognoseverfahrens wird der in der Vergangenheit beobachtete Bedarf eines Produkts unabh¨angig von den in der Hauptproduktionsprogrammplanung festgelegten Produktionsmengen der Endprodukte in die Zukunft extrapoliert.

Siehe auch Neter et al. (1989), S. 87–93. 9 verdeutlicht die Zusammenh¨ange zwischen der Gesamtvariation und den Teilvariationen. Mit Hilfe dieser Gr¨oßen kann das Bestimmtheitsmaß als G¨utekriterium der Regression berechnet werden. Das Bestimmtheitsmaß ist ein dimensionsloses Maß f¨ur den Anteil der Gesamtvariation, der auf den Einfluß der unabh¨angigen Variablen – im vorliegenden Zusammenhang ist das die Zeit – zur¨uckzuf¨uhren ist. 59) als Quotient aus der durch den Verlauf der Regressionsgeraden erkl¨arten Variation SQR und der Gesamtvariation SQT.

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