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By Haskell B. Curry

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2 Exponentielle Glattung erster Ordnung . . . . . . . . . . 2 Prognose bei trendformigem Bedarf . . . . . . . . . . . . 1 Lineare Regressionsrechnung . . . . . . . . . . . . 2 Exponentielle Glattung zweiter Ordnung . . . . . . . . . 3 Das Verfahren von Holt . . . . . . . . . . . . . . 3 Prognose bei saisonal schwankendem Bedarf . . . . . . . . . 1 Zeitreihendekomposition . . . . . . . . . . . . .

16 F¨ur die numerische Berechnung der Abweichungsquadratsummen besser geeignete Formeln, die auch die Grundlage f¨ur die weiter unten dargestellte Matrixschreibweise bilden, finden sich bei Neter und Wassermann (1974), S. 80. 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.

Als Startwert f¨ur ERRt wurde 0 eingesetzt. 8: Vergleich der Beobachtungswerte mit den Prognosewerten Die angegebenen Werte sind die Ergebnisse einer ex-post-Prognose. Denn die Beobachtungen in den Perioden 1 bis 14 sind bereits bekannt. Beginnend mit der Periode 15 soll das Verfahren der exponentiellen Gl¨attung erster Ordnung zur echten Prognose eingesetzt werden. 635) verwendet. 357 50 Kapitel C • Prognoseverfahren liche Prognosefehler auf, die durch den hohen Anteil der zuf¨alligen Komponente in der Zeitreihe bedingt sind.

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