FORECAST.ETS.MULT

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# FORECAST.ETS.MULT 函数

使用 ETS 或 EDS 算法根据历史数据计算乘法预测 (未来值)。参数「周期长度」为 0 时使用 EDS, 否则将使用 ETS。

「指数平滑」是一种在时间序列中平滑实际值, 以便预测可能的未来值的方法。

「指数三重平滑」(ETS) 是一组处理趋势和周期性 (季节性) 影响的算法。「指数双重平滑」(EDS) 是一种类似 ETS 的算法, 但没有周期性的影响。EDS 生成线性预测。

更多详情请见维基百科关于「指数平滑」算法的文章。

FORECAST.ETS.MULT 使用模型计算

forecast = ( basevalue + trend * ∆x ) * periodical_aberration。

### 语法

FORECAST.ETS.MULT(targets, values, timeline, [period_length], [data_completion], [aggregation])

「 目标 (必填)」: 日期、时间或单个数字值或范围。要为其计算预测的数据点/范围。

「值 (必填)」:数字数组或范围。「值」是要预测下一个点的历史值。

「时间线 (必填)」:数字数组或范围。历史值的时间线 (x 值) 范围。

时间线不需要排序, 函数将对其进行排序以进行计算。
时间线值之间必须有一致的步长。
如果在排序的时间线中无法识别恒定的步长, 函数将返回 #NUM! 错误。
如果时间线和历史值的范围大小不同, 函数将返回 #N/A 错误。
如果时间线包含少于 2 个周期的数据, 函数将返回#VALUE! 错误。

「周期长度 (可选)」: 数值，> = 0, 默认值为 1。一个正整数, 指定周期中的样本数。

值为 1 表示 Calc 将自动确定周期内的采样数。
值为 0 表示没有周期性影响, 使用 EDS 算法计算预测。
对于所有其他正值, 使用 ETS 算法计算预测。
对于不是正整数的值, 函数将返回 #NUM! 错误。

「数据补齐 (可选)」:逻辑值 TRUE 或 FALSE, 数字 1 或 0, 默认值为 1 (TRUE)。值为 0 (FALSE) 将零作为其历史值添加缺少的数据点。如果值为 1 (TRUE), 则会通过在相邻数据点之间插值来添加缺少的数据点。

尽管时间线需要在数据点之间保持恒定的步进, 但该函数支持最多 30% 的数据点缺失, 并将添加这些数据点。

「 聚合 (可选)」: 从 1 到 7 的数值, 默认值为 1。聚合参数决定将使用哪种方法聚合相同的时间值:

汇总 | 函数
1 | AVERAGE
2 | COUNT
3 | COUNTA
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

尽管时间线需要在数据点之间保持恒定的步进, 但函数将聚合具有相同时间戳的多个点。

### 示例

下表包含时间线及其关联的值:

| A | B
1 | 时间线 | 数值
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.MULT(DATE(2014;1;1);Values;Timeline;1;TRUE();1)

返回 131.71437427439, 基于「值」和上方「时间轴」命名区域对2014年1月进行乘法预测, 每个样本作为一个周期, 没有缺失的数据, 使用 AVERAGE 作为聚合函数。

=FORECAST.ETS.MULT(DATE(2014;1;1);Values;Timeline;4;TRUE();7)

返回 120.747806144882, 基于「值」和上方「时间轴」命名区域对2014年1月进行乘法预测, 周期长度为 4, 没有缺失的数据, 使用 SUM 作为聚合函数。

相关主题

参见: FORECAST.ETS.ADD, FORECAST.ETS.STAT.ADD, FORECAST.ETS.STAT.MULT, FORECAST.ETS.PI.ADD, FORECAST.ETS.PI.MULT, FORECAST.ETS.SEASONALITY, FORECAST, FORECAST.LINEAR