REGLINX.ETS.IP.MULT

Moduł
Spis treści
Indeks 🔎︎

# Funkcja REGLINX.ETS.IP.MULT

Oblicza interwał(y) multiplikatywnej prognozy bazując na danych historycznych, wykorzystując do tego algorytmy ETS lub EDS. EDS jest użyte, gdy argument długość_okresu wynosi 0, w przeciwnym razie użyte jest ETS.

Wygładzanie wykładnicze jest metodą wygładzania rzeczywistych wartości w cyklach czasu w celu prognozowania prawdopodobnych, przyszłych wartości.

Potrójne Wygładzanie Wykładnicze (ETS) jest zbiorem algorytmów, w których przetwarzane są zarówno tendencja jak i okresowe (sezonowe) oddziaływania. Podwójne Wygładzanie Wykładnicze (EDS) jest algorytmem podobnym do ETS, lecz bez okresowych oddziaływań. Algorytm EDS wytwarza prognozy linearne.

Dla większej ilości informacji odwiedź stronę Algorytmy wygładzania wykładniczego na Wikipedii.

REGLINX.ETS.IP.MULT oblicza z modelem

prognoza = ( wartość bazowa * trend * ∆x ) * odchylenie_okresowe.

## Składnia

REGLINX.ETS.IP.MULT(cel, wartości, oś czasu, [poziom_ufności], [długość_okresu], [zakończenie_danych], [agregacja])

cel (obowiązkowy): Data, czas lub numeryczna, pojedyncza wartość lub zakres. Punkt danych/zakres, dla którego należy obliczyć prognozę.

wartości (obowiązkowy): Numeryczna macierz lub zakres. Wartości są wartościami historycznymi, dla których chcesz przewidzieć następne punkty.

oś czasu (obowiązkowy): Numeryczna macierz lub zakres. Oś czasu (wartość-x) zakresem obejmuje wartości historyczne.

Oś czasu nie musi być posortowana, zrobią to funkcje użyte do obliczeń.
Wartości osi czasu muszą posiadać spójne przedziały czasu pomiędzy sobą.
Jeśli stały przedział czasu w osi czasu nie może zostać zidentyfikowany, funkcje zwrócą błąd #LICZBA!.
Jeśli zakresy osi czasu i wartości historyczne nie są tej samej wielkości, funkcje zwrócą błąd #NIE DOTYCZY.
Jeśli oś czasu zawiera mniej niż 2 okresy danych, funkcje zwrócą błąd #ARG!

poziom_ufności (obowiązkowy): Numeryczna wartość z przedziału od 0 do 1 (bez wartości granicznych), domyślnie jest 0,95. Wartość wskazująca poziom ufności dla obliczonych interwałów prognozy.

Z wartościami <= 0 lub >= 1, funkcje zwrócą błąd #LICZBA!.

długość_okresu (opcjonalny): Wartość numeryczna >= 0, domyślnie wynosi 1. Dodatnia liczba całkowita wskazuje liczbę próbek w okresie.

Wartość 1 wskazuje, iż program Calc automatycznie ustala liczbę próbek okresie.
Wartość 0 wskazuje brak efektów okresowych, a prognoza jest obliczana w oparciu o algorytm EDS.
Dla wszystkich dodatnich wartości, prognoza jest obliczana w oparciu o algorytm ETS.
Dla wartości nie będącymi dodatnimi liczbami całkowitymi, funkcje zwrócą błąd #LICZBA!

zakończenie_danych (opcjonalne): wartość logiczna PRAWDA lub FAŁSZ, numerycznie 1 lub 0, domyślnie ustawiono 1 (PRAWDA). Wartość 0 (FAŁSZ) doda brakujące punkty danych wraz z zerem jako wartością historyczną. Wartość 1 (PRAWDA) doda brakujące punkty danych poprzez interpolację między sąsiednimi punktami danych.

Chociaż oś czasu wymaga spójnych etapów pomiędzy punktami danych, funkcja wspiera do 30% brakujących punktów danych i w razie potrzeby, doda te punkty danych.

agregacja (opcjonalna): Numeryczna wartość z przedziału od 1 do 7 z jedynką jako wartością domyślną. Parametr agregacji wskazuje metodę do użycia agregacji identycznych wartości czasu.

Agregacja | Funkcja
1 | ŚREDNIA
2 | ILE.LICZB
3 | ILE.NIEPUSTYCH
4 | MAKS
5 | MEDIANA
6 | MIN
7 | SUMA

Chociaż oś czasu wymaga spójnych etapów pomiędzy punktami danych, funkcje będą agregować wiele punktów mających ten sam znacznik czasu.

Na przykład, przy 90% poziomie ufności 90% interwału przewidywania będzie obliczane (90% przyszłych punktów jest objętych promieniem prognozy).

Uwaga odnośnie interwałów prognozy: nie istnieje dokładna metoda matematyczna obliczania interwału prognozy, istnieją za to różne przybliżenia. Interwały prognoz wydają się być coraz bardziej "zbyt optymistyczne" wraz ze wzrostem odległości od prognozowanej-X ze zbioru danych obserwacji.

Dla ETS, Calc korzysta z przybliżenia na podstawie 1000 obliczeń z losowymi wariacjami w ramach odchylenia standardowego obserwowanego zestawu danych (wartości historyczne).

## Przykłady

Poniższa tabela zawiera oś czasu i związane z nią wartości:

| A | B
1 | Oś czasu | Wartości
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

=REGLINX.ETS.IP.MULT(DATA)(2014;1;1);Wartości;Oś czasu;0,9;1;PRAWDA();1)

Zwraca 20,1040952101013, interwał multiplikatywnej prognozy dla stycznia 2014 w oparciu o Wartości i Oś czasu nazwanych zakresów powyżej, gdzie poziom ufności wynosi 90% (=0,9) i z jedną próbką na okres, bez brakujących danych i z funkcją ŚREDNIA jako metodą agregacji.

=REGLINX.ETS.IP.MULT(DATA)(2014;1;1);Wartości;Oś czasu;0.8;4;PRAWDA();7)

Zwraca 27,5285874381574, interwał multiplikatywnej prognozy dla stycznia 2014 w oparciu o Wartości i Oś czasu nazwanych zakresów powyżej, z poziomem ufności 0,8, długością okresu 4, bez brakujących danych i z funkcją SUMA jako metodą agregacji.

Tematy pokrewne

Zobacz także : REGLINX.ETS.ADD, REGLINX.ETS.MULT, REGLINX.ETS.STAT.ADD, REGLINX.ETS.STAT.MULT, REGLINX.ETS.IP.ADD, REGLINX.ETS.SEZON, REGLINX, REGLINX.LINIOWA