Ausreißerkorrektur 

Verwendung

„Ausreißer“ sind ungewöhnliche Werte, die sich durch das gewählte Prognosemodell nicht erklären lassen. Das Prognoseergebnis kann stark von ihnen beeinflusst werden.

Das System kann Ausreißerwerte in den Vergangenheitsdaten identifizieren und ersetzen. Dabei berechnet das Prognoseverfahren Prognosewerte im Vergangenheitszeitraum und vergleicht sie mit den Beobachtungswerten. Wenn die Differenz, das sog. Residuum, einen bestimmten Grenzwert überschreitet, wird der Beobachtungswert durch den Ex-post-Prognosewert des zugehörigen Zeitpunkts ersetzt. Nach dieser Korrektur wird die Prognoseberechnung mit den berichtigten Vergangenheitsdaten erneut durchgeführt.

Für die Bestimmung des Grenzwertes können Sie den Sigma-Faktor festlegen.

Integration

Die Ausreißerermittlung hängt von dem jeweiligen Prognosemodell ab, weil der erwähnte Prognosewert nach einem Modell und dem zu diesem gehörenden Algorithmus berechnet wird.

Funktionsumfang

Im Rahmen der Prognosefunktion werden Ausreißer in den Vergangenheitswerten durch den Sigma-Faktor definiert. Je größer der Sigma-Faktor ist, desto toleranter ist das System gegenüber ungewöhnlichen Werten, d.h. desto weniger Ausreißer werden ermittelt.

Der Sigma-Faktor fac bestimmt die Ausreißerermittlung in der folgenden Weise: Ein Beobachtungswert y ist ein Ausreißer, falls die Differenz e zu dem Prognosewert größer als fac *s ist. Hierbei bezeichnet s die Standardabweichung der Residuen.

Aktivitäten

Aktivieren Sie die Ausreißerkorrektur, wenn Sie der Meinung sind, dass Ausreißer gemäß der Definition der Prognosefunktion ungünstige Auswirkungen auf das Prognoseergebnis haben.

Vermeiden Sie die Ausreißerkorrektur, wenn ungewöhnliche Werte bei der Prognose stets berücksichtigt werden sollen.