FORECAST.ETS.SEASONALITY
Vrátí počet vzorků v periodě, jak je vypočítán funkcí FORECAST.ETS s argumentemdélka periody rovným 1.
Exponenciální vyrovnávání je metoda vyrovnávání skutečných hodnot časové řady, využívaná pro předpověď pravděpodobných budoucích hodnot.
Trojité exponenciální vyrovnávání (ETS) je představováno sadou algoritmů, které zohledňují trend i periodické (sezónní) vlivy. Dvojité exponenciální vyrovnávání (EDS) se podobá ETS, ale neuvažuje periodické vlivy a jeho výsledky jsou lineární předpovědi.
See the Wikipedia on Exponential smoothing algorithms for more information.
Stejný výsledek je vrácen funkcí FORECAST.ETS.STAT, jejíž argument typ statistiky je roven 9 (a délka periody je rovna 1).
Syntaxe
FORECAST.ETS.SEASONALITY (hodnoty, časová osa, [doplňování dat], [agregace])
hodnoty (vyžadováno): Číselná matice nebo oblast. Představuje historické hodnoty, na základě nichž chcete předpovídat následující body.
časová osa (vyžadováno): Číselná matice nebo oblast. Oblast s časovou osou (hodnoty X) pro historické hodnoty.
Časová osa nemusí být seřazena, funkce ji pro výpočet seřadí.
Mezi hodnotami časové osy je vyžadován konzistentní krok.
Pokud nelze v seřazené časové ose konstantní krok identifikovat, funkce vrátí chybu #NUM!
Pokud se liší velikost oblastí časové osy a historických hodnot, funkce vrátí chybu #N/A.
Pokud časová osa obsahuje méně než 2 periody dat, funkce vrátí chybu #VALUE!
doplňování dat (nepovinné): logická hodnota PRAVDA či NEPRAVDA, nebo číslo 1 či 0, výchozí je 1 (PRAVDA). Hodnota 0 (NEPRAVDA) doplní u chybějících datových bodů jako historické hodnoty nuly. Hodnota 1 (PRAVDA) doplní chybějící datové body interpolací mezi sousedními datovými body.
Ačkoliv je v časové ose vyžadován mezi datovými body konstantní časový krok, funkce umožňují doplnit až 30 % chybějících datových bodů.
aggregation (optional): A numeric value from 1 to 7, with default 1. The aggregation parameter indicates which method will be used to aggregate identical time values:
|
Agregace |
Funkce |
|
1 |
AVERAGE |
|
2 |
COUNT |
|
3 |
COUNTA |
|
4 |
MAX |
|
5 |
MEDIAN |
|
6 |
MIN |
|
7 |
SUM |
Ačkoliv je v časové ose vyžadován mezi datovými body konstantní časový krok, funkce agregují více bodů v témže čase.
Příklady
Tabulka níže obsahuje časovou řadu a jí příslušející hodnoty:
|
A |
B |
|
|
1 |
Časová osa |
Hodnoty |
|
2 |
01/2013 |
112 |
|
3 |
02/2013 |
118 |
|
4 |
03/2013 |
132 |
|
5 |
04/2013 |
100 |
|
6 |
05/2013 |
121 |
|
7 |
06/2013 |
135 |
|
8 |
07/2013 |
148 |
|
9 |
08/2013 |
148 |
|
10 |
09/2013 |
136 |
|
11 |
10/2013 |
119 |
|
12 |
11/2013 |
104 |
|
13 |
12/2013 |
118 |
=FORECAST.ETS.SEASONALITY(Hodnoty;Časová_osa;TRUE();1)
Vrátí 6, počet vzorků v periodě zjištěný na základě výše uvedených pojmenovaných oblastí Hodnoty a Časová_osa, bez chybějících dat a s agregací AVERAGE.