Note that in Equation 7.3, represen

Note that in Equation 7.3, represents deseasonalized demand and not the actual demand
in Period t, L represents the level or deseasonalized demand at Period 0, and T represents the rate
of growth of deseasonalized demand or trend. We can estimate the values of L and T for the
deseasonalized demand using linear regression with deseasonalized demand (see Figure 7-2) as
the dependent variable and time as the independent variable. Such a regression can be run using
Microsoft Excel (Data | Data Analysis | Regression). This sequence of commands opens the
Regression dialog box in Excel. For the Tahoe Salt workbook in Figure 7-2, in the resulting
dialog box, we enter
and click the OK button. A new sheet containing the results of the regression opens up.
This new sheet contains estimates for both the initial level L and the trend T. The initial level, L,
is obtained as the intercept coefficient, and the trend, T, is obtained as the X variable coefficient
(or the slope) from the sheet containing the regression results. For the Tahoe Salt example, we
obtain L  18,439 and T  524. For this example, deseasonalized demand for any Period
t is thus given by
(7.4)
Note that it is not appropriate to run a linear regression between the original demand data
and time to estimate level and trend because the original demand data are not linear and the
resulting linear regression will not be accurate. The demand must be deseasonalized before we
run the linear regression.

Kết quả (Việt) 2:

Lưu ý rằng trong phương trình 7.3, đại diện cho nhu cầu deseasonalized và không phải là nhu cầu thực tế
trong thời kỳ t, L đại diện cho mức độ hoặc nhu cầu deseasonalized ở giai đoạn 0, T và đại diện cho tỷ lệ
tăng trưởng của nhu cầu deseasonalized hay xu hướng. Chúng ta có thể ước tính giá trị của L và T cho các
nhu cầu sử dụng deseasonalized hồi quy tuyến tính với nhu cầu deseasonalized (xem Hình 7-2) là
biến phụ thuộc và thời gian như các biến độc lập. Một hồi quy này có thể được chạy bằng cách sử dụng
Microsoft Excel (dữ liệu | Phân tích số liệu | Regression). Trình tự này các lệnh mở
Regression hộp thoại trong Excel. Đối với các bảng tính Tahoe Salt trong Hình 7-2, trong kết quả
hộp thoại, chúng ta bước vào
và nhấp nút OK. Một tờ mới chứa các kết quả của hồi quy mở ra.
Sheet mới này chứa các ước tính cho cả L mức ban đầu và các xu hướng T. Các mức ban đầu, L,
thu được như các hệ số đánh chặn, và xu hướng này, T, được xem như hệ số biến X
(hoặc độ dốc) từ bảng chứa các kết quả hồi quy. Đối với ví dụ Tahoe Salt, chúng tôi
có được L? 18.439 và T? 524. Đối với ví dụ này, nhu cầu deseasonalized cho bất kỳ Thời gian
t là như vậy, được đưa ra bởi
(7.4)
Lưu ý rằng nó không phải là thích hợp để chạy một hồi quy tuyến tính giữa các dữ liệu theo yêu cầu ban đầu
và thời gian để ước tính mức độ và xu hướng vì dữ liệu theo yêu cầu ban đầu là không tuyến tính và
hồi quy tuyến tính kết quả sẽ không được chính xác. Các nhu cầu phải được deseasonalized trước khi chúng ta
chạy hồi quy tuyến tính.