PREVISÃO.ETS.CONFINT.MULT

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# Função PREVISÃO.ETS.CONFINT.MULT

Calcula os intervalos de previsão para previsão multiplicativa baseada em dados históricos utilizando os algoritmos ETS ou EDS.. EDS é utilizado quando o argumento período é 0, senão utiliza-se o ETS.

A suavização exponencial é um método de suavização de valores de uma série temporal para prever os valores futuros.

A suavização exponencial tripla (ETS) é um conjunto de algoritmos em que as influências periódicas (sazonais) e as tendências são processadas. A suavização exponencial dupla (EDS) é um algoritmo similar ao da ETS, mas que não processa as influências periódicas. A suavização exponencial dupla produz previsões lineares.

Consulte o artigo da Wikipédia sobre os algoritmos de suavização exponencial para obter mais informações.

PREVISÃO.ETS.CONFINT.MULT calcula com o modelo

previsão = (valor_base + tendência * ∆x) * aberração_periódica.

### Sintaxe

PREVISÃO.ETS.CONFINT.MULT(dados_alvo, valores, linha_cronológica, [nível_confiança], [sazonalidade], [conclusão_de_dados], [agregação])

data_alvo (obrigatória): pode ser uma data, hora, valor numérico ou intervalo. A data_alvo é o intervalo/ponto de dados do qual deseja prever o valor.

valores (obrigatório): pode ser um intervalo ou matriz numérica. Os valores são os valores históricos para os quais deseja prever os próximos pontos.

linha_cronológica (obrigatória): pode ser um intervalo ou matriz numérica. A linha_cronológica é o intervalo (valor x) para os valores históricos.

A linha cronológica não necessita de estar ordenada, uma vez que a ordenação é efetuada nos cálculos.
Os valores da linha cronológia devem ter um passo consistente ente si.
Se não for identificado um passo constante na linha cronológica, a função devolve o erro #NUM!.
Se os intervalos da linha cronológica e dos valores históricos não forem do mesmo tamanho, a função devolve o erro #N/D!.
Se a linha cronológica contiver menos do que 2 períodos de dados, a função devolve o erro #VALOR!.

nível_confiança (obrigatório): um valor numérico entre 0 e 1 (exclusive), sendo 0,95 o valor padrão. É o valor que indica o intervalo de confiança da previsão.

Com valores <= 0 ou >= 1, a funções irão devolver o erro #NUM!.

sazonalidade (opcional): um valor numérico >= 0,sendo que o valor padrão é 1. Um valor inteiro positivo que indica o número de amostras do período.

O valor 1 indica que o Calc deve determinar o número de amostras do período automaticamente.
O valor 0 indica que não existem efeitos periódicos e a previsão deve ser calculada com o algoritmo EDS.
Para todos os outros valores positivos, a previsão é calculada utilizando o algoritmo ETS.
Para valores que não sejam inteiros positivos, a função devolve o erro #NUM!.

conclusão_de_dados (opcional): é o valor lógico VERDADEIRO ou FALSO, ou os valores numéricos 0 e 1, em que 1 (VERDADEIRO) é o valor padrão. O valor 0 (FALSO) considera os pontos em falta como zeros e o valor 1 (VERDADEIRO), efetua a interpolação dos pontos de dados na vizinhança.

Apesar de a linha cronológica necessitar de um passo constante entre os pontos de dados, a função permite o cálculo até um máximo de 30% de dados em falta, pois adicionará os pontos em falta.

agregação (opcional): é um valor numérico entre 1 e 7, em que 1 é o valor padrão. O parâmetro agregação é um valor numérico que indica o método que será utilizado para agregar valores idênticos de data/hora:

Agregação | Função
1 | MÉDIA
2 | CONTAR
3 | CONTAR.VAL
4 | MÁXIMO
5 | MED
6 | MÍNIMO
7 | SOMA

Apesar de a linha cronológica necessitar de um passo constante entre os pontos de dados, a função irá agregar os diversos pontos que possuam a mesma marca temporal.

Por exemplo, com um nível de confiança de 90%, será calculado um intervalo de previsão de 90% (90% dos pontos futuros devem situar-se neste raio).

Nota sobre intervalos de previsão: não existe uma fórmula matemática exata para os calcular, mas sim aproximações. Os intervalos de previsão tendem a ser demasiado otimistas com o aumento da distância entre os dados de X e o conjunto de dados observados.

Para o algoritmo ETS, a aplicação utiliza uma aproximação baseada em 1000 cálculos com variações aleatórias, dentro do desvio padrão do conjunto de dados observado (valores históricos).

### Exemplo

A tabela abaixo contém uma cronologia, e os valores a ela associados:

| A | B
1 | Linha cronológica | 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

=PREVISÃO.ETS.CONFINT.MULT(DATA(2014;1;1); valores; linha_cronológica;0,9;1;VERDADEIRO();1)

Devolve 20,1040952101013, o intervalo de previsão para previsão multiplicativa em janeiro de 2014 com base nos dados dos intervalos nomeados Valores e Meses acima, 90%(=0,9) de nível de confiança, com uma amostra por período , sem dados em falta e agregação por MÉDIA.

=PREVISÃO.ETS.CONFINT.MULT(DATA(2014;1;1); valores; linha_cronológica;0.8;4;VERDADEIRO();7)

Devolve 27,5285874381574, o intervalo de previsão para previsão multiplicativa em janeiro de 2014 com base nos dados dos intervalos nomeados Valores e Meses acima, com nível de confiança de 0,8, com 4 amostras por período, sem dados em falta e agregação por SOMA.

Tópicos relacionados

Consulte também: PREVISÃO.ETS.SOMA, PREVISÃO.ETS.MULT, PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.SOMA, PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.MULT, PREVISÃO.ETS.CONFINT.SOMA, PREVISÃO.ETS.SAZONALIDADE, PREVISÃO, PREVISÃO.LINEAR