指数変数

[需要予測]

用途

このウィンドウを使用して、説明変数のすべての需要計画サーバーデータ要素のグラフィックおよび表プレゼンテーションを作成、削除、選択、および表示します。グラフに表示される説明変数を選択するには、テーブル カーソルを説明変数列のセルに移動する必要があります。すると、その指数変数がグラフに表示されます。グラフ タブには、グラフタブと散布図タブの2つがあります。

グラフ

x 軸の単位は、現在の項目の履歴データの最初の期間から予測期間の最後の期間までの時間 (期間) です。期間単位 (週、月、四半期) の選択は、期間バージョン設定で一度だけ行われます。左の y 軸は選択された説明変数の単位です。右のY軸は現在の品目調整需要用で、単位は品目番号 (番号) の標準単位か、(ユニットを選択) ツールバーで変更された原価のいずれかになります。y 軸は、表示されるデータに合わせて自動的に拡大縮小されます。ウィンドウが小さすぎてすべてのデータが収まらない場合は、x 軸を選択すると、ウィンドウの左下隅と右下隅にあるスクロール ボタンがアクティブになります。グラフは、 X 軸のスケールを目的の方向にドラッグしてスクロールすることもできます。

分散

x軸の単位は、需要予測で現在選択されている品目またはグループからの過去の需要であり、単位は品目番号 (番号) の標準単位、または (ユニットを選択) ツールバーです。左の y 軸は選択された説明変数の単位です。y 軸は、表示されるデータに合わせて自動的に拡大縮小されます。ウィンドウが小さすぎてすべてのデータが収まらない場合は、x 軸を選択すると、ウィンドウの左下隅と右下隅にあるスクロール ボタンがアクティブになります。グラフは、 X 軸のスケールを目的の方向にドラッグしてスクロールすることもできます。散布モードではグラフを更新できません。黒色の細線は散布点を通る回帰線です。正の傾きは品目/グループと説明変数の間に正の相関関係があることを示します。一方、負の相関関係がある場合は回帰線の傾きは負になります。相関線からの点の距離は、相関の強さを示します。

要素	色	読み取り/書き込み	説明
調整済需要		読み取り専用	需要データは、外れ値 (異常に大きいまたは小さいデータ値や非年次キャンペーンなど) の削除、ゼロ販売期間のデータ入力 (データ欠落のため) 、在庫切れ状況、ストライキなど、予測を計算するための最良の基準を提供するために調整されます。編集は、予測表ウィンドウ、たとえば、例外的に大きい値または小さい値を削除し、データが欠落している期間のデータを入力します。
選択された指数変数		読み書き	これは、表で選択された指数変数のグラフ線です。この行は過去と未来の両方で変更できます。この行がリフレッシュされると、品目選択ツールバーが有効になっている場合、回帰が変化したため、表示される予測は有効ではなくなったことを示します。下記の表から指数変数を変更することも可能です。これは散布モードの唯一のグラフ要素です。

ツールバー

ツールバー領域は、表の上のウィンドウの左上隅に配置され、3 つのボタンで構成されています。

	指数変数の追加ダイアログボックスを開きます。
	指数変数を更新します。需要予測の品目/グループにリンクされている変数に対してのみ使用できます。これをクリックすると、指数変数部分/グループ発生元の値が指数変数に設定されます。
	指数変数を編集ダイアログボックスを開き、変数のプロパティを編集できます。

凡例

凡例はウィンドウの右側にある縦棒です。凡例領域の上部にある適切なボタンを、それぞれそしてを使用して最大化または最小化できます。最大化されている場合、凡例を使用してグラフに表示するデータ要素を選択したり、各要素を表す色を表示したりすることができます。これは予測グラフと予測誤差グラフの両方に適用されます。予測誤差グラフでは、ユーザーは要素の説明をクリックして、接続された要素をワンクリックでアクティブ化できます。散布モードでは凡例は存在しません。

注記ボタン

このボタンは、1 つまたは複数の定期データ要素をポイントまたはドラッグすると、特定のデータ要素、特定の期間、およびオンライン値などの情報を表示します。

グラフ調整

指数変数内のデータは、グラフ要素をドラッグすることでグラフ内で直接変更できます。ノート機能が有効になっている場合、ドラッグすると、周期的要素のオンライン値がシステムに表示されます。グラフの調整はグラフモードでのみ可能です。

需要予測の他の要素 (調整予測、調整需要、予算、ターゲット販売計画) の変更は、予測表で行うことができます。Ctrl キーと Shift キーを押しながらドラッグすると、高度なグラフィック調整を行うことができます。

キー	名称	説明
-	単一期間	マウスの左ボタンを押したまま、グラフ内で個々の予測要素を直接上または下にドラッグして、予測値を増減します。
シフト	直線	Shift キーを押しながらインデックス値を右にドラッグすると、期間の初期位置から最終的にドロップされた位置まで要素が直線上に並べられます。
Ctrl	レベル	Ctrl キーを押しながら予測要素を上下にドラッグすると、このタイプのすべての要素が均等に上がったり下がったりします。
Shift+Ctrl	フリーハンド描画	Shift+Ctrl キーを押しながら予測要素を上下にドラッグすると、予測の線をフリーハンドで描画できます。

アクティビティ ダイアグラム

N/A

アクティビティ

需要予測業務

メニューの選択	アクティビティ
ビットマップとしてコピー	グラフをクリップボードにコピーします。このコマンドを実行すると、グラフを他のファイルに貼り付けることができます。
凡例	凡例をオン/オフにします。
ツールヒント	ツールチップの注釈をオン/オフにします。

フィールド

N/A

テーブル部分

用途

このウィンドウを使用して、指数変数を視覚化して操作します。一番上の行 (チェック ボックス) は、品目/グループに説明変数を追加/削除する場所です。これは、追加または削除する指数変数の行のチェック ボックスをオン/オフにすることで実行されます。テーブルで利用可能なデータ要素は次のとおりです。

要素	読み取り/書き込み	説明
調整済需要	読み取り専用	これは、外れ値や非年次キャンペーンの除去、売上ゼロ期間のデータ入力 (データ欠落による) 、在庫切れ状況、ストライキなど、予測を計算するための最良の基準を提供するために調整された需要データです。
指数変数	読込/書込み	需要計画サーバーに追加される指数変数ごとに列があり、セルカーソルが置かれている指数変数がグラフに表示される説明変数です。

表内のアクティブな選択範囲がある場合、選択範囲のセルの合計と平均がステータス バーに表示されます。

アクティビティ ダイアグラム

N/A

アクティビティ

需要予測業務

メニューの選択	アクティビティ
セルのフォーマット	表内のセルの書式設定は、使用する小数点以下の桁数と 1000 区切り文字を使用するかどうかの指定に限定されます。
コピー (Ctrl+C または Ctrl+ 挿入)	選択したセルをクリップボードにコピーします。
貼り付け (Ctrl+V または Shift+ 挿入も可)	クリップボードの内容を表にコピーします。
Excel にコピー	表の内容全体を、推奨される名前「'ExplanationVariables.xls」で Excel ファイルに保存します。

フィールド

このウィンドウには次のものが含まれます。

行:	一番上の行は「包含」と呼ばれ、この行で、この品目/グループの重回帰モデルに含める説明変数を追加/削除できます。この一番上の行に加えて、データ要素の毎月の各周期的な値に対応する行があります。時間間隔は、現在の品目/グループに関する既存データがある最初の期間から予測期間の最後の期間まで延長されます。ラベルの形式は次のとおりです。YYYY-PP (この場合、Y = 年、また P = 期間)。
列:	既存の指数変数ごとに 1 つの列と、調整された需要を含む 1 つの行。

多重共線性

表の下部では表の内容が変更されます。ここに相関マトリックスと呼ばれるものがあります。このマトリックスは、さまざまな説明変数と他の指数変数、および選択された品目/グループの調整された需要との間の相関を示します。ここで、行ラベルは、その行の相関係数が表す指数変数を示します。経験則として、右端の列の左側の r 値 (セル番号) が 0.7 を超える場合は、多重共線性を示します。

ある意味では、共線変数には従属変数に関する同じ情報が含まれています。名目上「異なる」尺度が実際には同じ現象を定量化する場合、それらは冗長です。あるいは、変数に異なる名前が付けられ、異なる数値測定スケールが使用されているが、変数同士の相関性が高い場合は、冗長性の問題が生じます。

多重共線性の結果

場合によっては、需要予測で回帰を計算できないことがあります。多重共線性がある場合、他の説明変数を制御しながら 1 つの説明変数が y (予測) に与える影響の推定値は、説明変数が互いに無相関である場合よりも精度が低くなる傾向にあります。通常、回帰係数は、他の説明変数を一定に保ちながら、説明変数 X₁ の 1 単位の変化による影響の推定値を提供するものと解釈されます。特定のデータ セット内で X₁ が別の説明変数 X₂ と高い相関関係にある場合、X₁ と X₂ が特定の関係 (正または負のいずれか) を持つ観測値のみが得られます。X₁ が X₂ から独立して変化する観測値はないため、X₁ における独立した変化の影響の推定値は不正確になります。