PRONOSTICO.ETS.PI.MULT

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# Función PRONOSTICO.ETS.PI.MULT

Calcula el o los intervalos de predicción para el pronóstico multiplicativo basado en datos históricos mediante los algoritmos ETS o EDS. EDS se utiliza cuando el argumento duración_período es 0; de lo contrario se emplea ETS.

El alisamiento exponencial es un método que empareja los valores reales en una serie temporal para así pronosticar los valores futuros probables.

El alisamiento exponencial triple (ETS, por sus siglas en inglés) es un conjunto de algoritmos en los cuales se procesan la tendencia y las influencias periódicas (de temporada). El alisamiento exponencial doble (EDS) es un algoritmo parecido a ETS, pero sin las influencias periódicas. EDS produce pronósticos lineales.

See the Wikipedia on Exponential smoothing algorithms for more information.

PRONOSTICO.ETS.PI.MULT calcula con el modelo

pronóstico = ( valor_base + tendencia * ∆x) * desviación_periódica.

### Sintaxis

PRONOSTICO.ETS.PI.MULT(objetivo, valores, plazo, [nivel_confianza], [longitud_período], [compleción_datos], [totalización])

Objetivo (obligatorio): Una fecha, hora, valor numérico o área. El dato señalado por el cual se calcula un pronóstico.

Valores (obligatorios): una matriz numérica o un intervalo. Los Valores son los valores históricos para los cuales se quieren pronosticar los próximos puntos.

Plazo (obligatorio): una matriz numérica o un intervalo. El intervalo del plazo (valor de x) de los valores históricos.

No es necesario que el plazo esté ordenado, ya que las funciones lo ordenarán para realizar los cálculos.
Los avances entre los valores del plazo deben ser uniformes.
Si no se puede identificar un avance constante en el plazo ordenado, las funciones devolverán el error #¡NUM!
Si los intervalos del plazo y los valores históricos no tienen el mismo tamaño, las funciones devolverán el error #N/D.
Si el plazo contiene menos de dos períodos de datos, las funciones devolverán el error #¡VALOR!

nivel_confianza (obligatorio): un valor numérico entre 0 y 1 (exclusivo); el predeterminado es 0,95. Este valor indica el nivel de confianza del intervalo de predicción calculado.

Con valores menores o iguales que 0 o mayores o iguales que 1, las funciones devolverán el error #¡NUM!

longitud_período (opcional): un valor numérico mayor que o igual a 0; el predeterminado es 1. Este entero indica la cantidad de muestras en un período.

Un valor de 1 indica que Calc determinará el número de muestras del período automáticamente.
Un valor de 0 indica que no existen efectos periódicos y que cualquier previsión se habrá de calcular con el algoritmo EDS.
Para el resto de los valores positivos, las previsiones se calcularán con el algoritmo ETS.
Para valores que no sean enteros positivos, la función devuelve el error #¡NUM!

compleción_datos (opcional): un valor lógico VERDADERO o FALSO o un valor numérico de 1 o 0; el predeterminado es 1 (VERDADERO). El valor 0 (FALSO) añadirá los puntos de datos faltantes con valor histórico de cero. El valor 1 (VERDADERO) añadirá los puntos de datos faltantes interpolando entre dos puntos vecinos.

Aunque el plazo necesita que los avances entre los puntos de datos sean constantes, la función admite que falte hasta un 30 % de los puntos de datos, y los añadirá automáticamente.

totalización (opcional): un valor numérico entre 1 y 7; 1 es el predeterminado. El parámetro de totalización indica qué método se utilizará para totalizar valores de tiempo idénticos:

Totalización | Función
1 | PROMEDIO
2 | CONTAR
3 | CONTARA
4 | MAX
5 | MEDIANA
6 | MIN
7 | SUMA

Aunque el plazo necesita que los avances entre los puntos de datos sean constantes, las funciones totalizarán los distintos puntos que posean la misma fecha y hora.

Por ejemplo, con un nivel de confianza de 90 %, se calculará un intervalo de predicciones de 90 % (dicho de otro modo, el 90 % de los puntos futuros se ubicarán dentro de este radio del pronóstico).

Nota sobre los intervalos de predicción: no existe una manera matemática exacta de calcularlos en los pronósticos, pero hay varias aproximaciones. Los intervalos de predicción tienden a ser demasiado «optimistas» a medida que se incrementa la distancia entre el pronóstico X y el conjunto de datos de observación.

Para ETS, Calc utiliza una aproximación basada en 1000 cálculos con variaciones aleatorias dentro de la desviación estándar del conjunto de datos de observación (los valores históricos).

### Ejemplo

La tabla siguiente contiene un plazo y sus valores asociados:

| A | B
1 | Plazo | Valores
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

=PRONOSTICO.ETS.PI.MULT(FECHA(2014;1;1);Valores;Plazo;0.9;1;VERDADERO();1)

Devuelve 20,1040952101013, el intervalo de predicciones de la previsión multiplicadora para enero de 2014 basado en los intervalos nombrados Valores y Plazo anteriores, con un nivel de confianza del 90 % (= 0,9), una muestra por período, sin datos faltantes y PROMEDIO como fórmula de totalización.

=PRONOSTICO.ETS.PI.MULT(FECHA(2014;1;1);Valores;Plazo;0.8;4;VERDADERO();7)

Devuelve 27,5285874381574, el intervalo de predicciones de la previsión multiplicadora para enero de 2014 basado en los intervalos nombrados Valores y Plazo anteriores, con un nivel de confianza de 0,8, una longitud de período de 4, sin datos faltantes y SUMA como fórmula de totalización.

Temas relacionados

Véanse también: PRONOSTICO.ETS.SUM, PRONOSTICO.ETS.MULT, PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA.SUM, PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA.MULT, PRONOSTICO.ETS.PI.SUM, PRONOSTICO.ETS.ESTACIONALIDAD, PRONOSTICO, PRONOSTICO.LINEAL