Forecasting MLR–Seasonal Web App V1.2

Dự báo bằng hồi quy đa biến, xu thế, mùa vụ và các phương pháp tương tự Excel. Bản V1.2 cập nhật dashboard tức thời khi đổi phương pháp dự báo; vẫn dùng OLS ổn định có ridge fallback.
Advanced calibration
Ready. Hãy tạo template hoặc load demo để chạy thử.

Dữ liệu đầu vào

Sheet Excel yêu cầu tên ForecastData. Có thể sửa trực tiếp trong bảng rồi bấm RUN Forecast.

Model Comparison

Forecast Results

Actual vs Fitted / Forecast

ActualFittedFuture forecast

Residuals

Error = Actual - Fitted

Forecast Horizon

Kéo slider để xem nhanh một phần horizon; bấm Apply horizon để tính lại số kỳ dự báo.
First forecastN/A
Last forecastN/A
Average forecastN/A
Forecast changeN/A

RMSE by Method

Executive Summary

Hướng dẫn và công thức

Quy trình: Create Excel Template → điền sheet ForecastData → Load Excel → chọn phương pháp → RUN Forecast → Export Results.

Các cột chính: Period, Date, Target_Y, X1, X2, X3, X4, X5. Target_Y là biến cần dự báo; X1–X5 là biến giải thích dùng cho hồi quy đa biến.

Multiple Linear Regression: Ŷ = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ... + βₖXₖ
Trend Regression: Ŷₜ = β₀ + β₁t
Trend + Seasonal Regression: Ŷₜ = β₀ + β₁t + SeasonDummy
Moving Average: Fₜ = average(Yₜ₋₁, ..., Yₜ₋ₘ)
Single Exponential Smoothing: Fₜ₊₁ = αYₜ + (1 − α)Fₜ
Holt Linear: Level + Trend; Holt-Winters Additive: Level + Trend + Seasonality

Chỉ số đánh giá: MAE, RMSE, MAPE và R². Phương pháp Auto Select Best chọn mô hình có RMSE nhỏ nhất. Từ V1.2, khi đổi Method, Season length hoặc Future periods, dashboard tự tính lại và cập nhật theo phương pháp đang chọn.