予測オプションでは、予測プランニングで実行される時系列分析のデータ属性、予測手法、およびその他のアスペクトを指定します。デフォルトは大部分の予測に適しています。変更は、時系列分析に関する知識があるユーザーのみが行うようにしてください。
予測オプションを設定するには:
「データ属性」グループ:
季節性(データの通常の循環)を自動(「自動」、デフォルト)、または手動(「手動」)のどちらで検出するかを選択します。「手動」を選択する場合は、循環ごとの期間の数を指定します。たとえば、循環が年単位で期間が四半期の場合、「循環ごとの期間」は4になります。
「欠損値の入力」および「外れ値の調整」を実行するかどうかを選択します。これらの設定では、隣接しているデータに基いて欠落しているデータが推定され、異常データの正規化に役立ちます。
注:
「欠損値の入力」では、履歴データのギャップを埋める補間法が使用されます。このオプションをクリアすると、データにギャップのあるメンバーの予測計算がスキップされます。
「外れ値の調整」では、特殊な適合アルゴリズムを使用して、データ・ポイントがメンバーの他のデータ・ポイントすべてと比較され、適切な範囲にあるかどうかが特定されます。このオプションをクリアしても、予測の処理は続行されますが、予測アルゴリズムは外れ値データ・ポイントによって不安定になります。
「予測手法」グループ:
どの時系列予測手法を使用するかを選択します: 「非季節性」(循環性データに適合しない)、「季節性」(循環性データに適合)、またはARIMA (事前定義済の統計モデルを使用した非季節性および季節性の両方)。リストと詳細は、クラシック時系列予測およびARIMA時系列予測手法を参照してください。
特別な理由がないかぎり、3つすべて(デフォルト)を選択します。
最適手法の選択に使用する誤差測度を選択します: 「RMSE」、「MAD」または「MAPE」 (時系列予測誤差測度)。
また、特に他のものを使用する理由がなければ、デフォルトの「RMSE」を使用してください。
「予測期間」グループ:
期間を自動(「フォームに基づいた期間の選択」)または手動(「手動」)のどちらで検出するかを選択します。「手動」を選択した場合は、予測する期間の数を指定します。一般的に、予測期間の数は実績データの半分の量を下回るようにします。
「予測区間」を選択して、発生する確率のある値の、ベースの予測値周辺の範囲を定義します; たとえば、デフォルト(2.5%および97.5%)は、95%の確率で、予測値が2.5パーセンタイルから97.5パーセンタイルまでの間になることを意味します。
注:
「予測区間」では、ベスト・ケースおよびワースト・ケース予測を表すベース・ケース予測周辺のパーセンタイル範囲を決定します。たとえば、2.5% - 97.5%の予測区間では、時間の95%で、予測値が実際に下限と上限の間になり、時間の5%で値がこれらの限界値の外側に出ると推定されます。
これらの下限と上限のパーセンタイル値は、ワースト・ケースおよびベスト・ケースの予測値を示す場合にも使用されます。収益タイプ勘定科目のメンバーの場合、ワースト・ケースとベスト・ケースはそれぞれ下限と上限のパーセンタイル値に割り当てられます。支出タイプ勘定科目のメンバーの場合、ケースは逆転し、ベスト・ケースが下限(例: 2.5%)に関連付けられ、ワースト・ケースが上限(例: 97%)に関連付けられます。
「デフォルトの設定」をクリックして、アプリケーション・デフォルトとしてすべてのタブの設定を保存します。
「OK」をクリックし、すべてのタブの設定を、このフォームのみの個別デフォルトとして保存します。
任意の時点で「リセット」をクリックし、予測プランニング出荷時の事前定義デフォルト、または「デフォルトの設定」で設定されたアプリケーション・デフォルトを復元します。これにより、ダイアログのすべてのタブがリセットされます。
注:
デフォルトの詳細は、アプリケーションおよび個別フォームのデフォルトを参照してください。