FORECAST.ETS.PI.MULT

Modulua
Edukiak
Aurkibidea 🔎︎

# FORECAST.ETS.PI.MULT funtzioa

Aurresate-tarteak kalkulatzen ditu datu historikoetan oinarrituta ETS edo EDS algoritmoak erabiliz egingo diren biderkatutako iragarpenetarako.. EDS erabiltzen da EpealdiLuzera 0 denean, bestela ETS erabiltzen da.

Leuntze esponentziala denbora-serietan benetako balioak leuntzeko metodo bat da, etorkizuneko balizko balioak aurreikusteko erabiltzen dena.

Leuntze esponentzial hirukoitza (Exponential Triple Smoothing, ETS) joera eta sasoiko eragina prozesatzen dituen algoritmo multzo bat da. Leuntze esponentzial bikoitza (EDS), berriz, ETSaren antzeko algoritmo bat da, baina sasoiak ez dio eragiten. EDS algoritmoak iragarpen linealak sortzen ditu.

Ikusi Wikipediako sarrera informazio gehiagorako.

FORECAST.ETS.PI.MULT funtzioak ereduarekin kalkulatzen du

iragarpena = ( oinarri-balioa + joera * ∆x ) * aberrazio_periodikoa.

### Sintaxia

FORECAST.ETS.PI.MULT(helburua, balioak, denbora-lerroa, [konfiantza_maila], [epealdi_luzera], [datuen_osaketa], [agregazioa])

Helburua (derrigorrezkoa): Data bat, ordu bat edo zenbakizko balio bakar edo barruti bat. Iragarpena kalkulatzeko erabiliko den datu-puntua edo -barrutia.

Balioak (derrigorrezkoa): Zenbakizko matrize edo barruti bat. Balioak balio historikoak dira, hurrengo puntuak iragartzeko erabiliko direnak.

Denbora-lerroa (derrigorrezkoa): Zenbakizko matrize edo barruti bat. Balio historikoen denbora-lerroa (X balioen barrutia).

Denbora-lerroa ez da ordenatu behar, funtzioak berak ordenatuko du kalkulurako.
Denbora-lerroko balioek urrats koherentea izan behar dute beren artean.
Ordenatutako denbora-lerroan ezin bada urrats konstanterik identifikatu, funtzioak #ZBKIA! errorea itzuliko du.
Denbora-lerroko barrutiak eta balio historikoak ez badira tamaina berekoak, funtzioak #E/E errorea itzuliko du.
Denbora-lerroak 2 datu-periodo baino gutxiago baditu, funtzioak #BALIOA! errorea itzuliko du.

konfiantza maila (derrigorrezkoa): 0 eta 1 arteko zenbakizko balio bat (esklusiboa), balio lehenetsia 0,95 da. Kalkulatuko den aurresate-tarterako konfiantza-maila adierazten duen balio bat.

<= 0 or >= 1 balioekin, funtzioak #ZBKIA! errorea itzuliko du.

EpealdiLuzera (aukerakoa): Zenbakizko balio bat, >= 0 dena. Balio lehenetsia 1 da. Epealdi bateko lagin kopurua adierazten duen balio oso positibo bat.

Balioa 1 bada, esan nahi du Calc aplikazioak epealdi bateko lagin kopurua automatikoki zehaztuko duela.
0 balioak esan nahi du ez dagoela efektu periodikorik eta iragarpena EDS algoritmoen bidez kalkulatuko dela.
Gainerako balio positiboetarako, iragarpenak ETS algoritmoak erabiliz kalkulatuko dira.
Zenbaki positibo osoak ez diren balioetarako, funtzioek #ZBKIA! errorea itzuliko dute.

DatuenOsaketa (aukerakoa): Balio logiko bat (TRUE, Egiazkoa, edo FALSE, Faltsua), zenbakizko 1 edo 0. Balio lehenetsia 1 da (TRUE). 0 balioak (FALSE) falta diren datu-puntuak gehituko ditu balio historikotzat zero balioa hartuta. 1 balioak (TRUE) falta diren datu-puntuak gehituko ditu auzokide diren datu-puntuen arteko interpolazioa eginda.

Denbora-lerroak urrats konstantea behar du datu-puntuen artean, baina funtzioak datu-puntuen % 30a arte falta izatea onartzen du, eta funtzioak berak gehituko ditu datu-puntu horiek.

Agregazioa (aukerakoa): 1 eta 7 arteko zenbakizko balio bat. Balio lehenetsia 1 da. Agregazio-parametroak adierazten du zein metodo erabiliko den denbora-balio berdinen agregazioa egiteko:

Agregazioa | Funtzioa
1 | AVERAGE
2 | COUNT
3 | COUNTA
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Denbora-lerroak datu-puntuen arteko urrats konstantea behar badu ere, funtzioek denbora-zigilu bera duten puntu anitz agregatuko ditu.

Esaterako, % 90eko konfiantza-mailarekin, % 90eko aurresate-tartea kalkulatuko da (etorkizuneko puntuen % 90 iragarpen-erradio horretan egongo da).

Aurresate-tarteei buruzko oharra: ez dago modu matematiko zehatzik hori kalkulatzeko iragarpenetarako, baina zenbait hurbilketa daude. Aurresate-tarteek "gero eta optimistegoak" izateko joera dute X iragarpenak behaketako datu multzotik duen distantzia handitzen den heinean.

ETS funtzioetarako, Calc-ek 1.000 kalkulutan oinarritutako hurbilketa bat erabiltzen du, behaketen datu multzoaren (balio historikoen) desbiderapen estandarraren barruan ausazko aldaerak dituztenak.

### Adibidea

Beheko taulak denbora-lerro bat eta hari lotutako balioak ditu:

| A | B
1 | Denbora-lerroa | Balioa
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.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Balioak;Denbora-lerroa;0,9;1;TRUE();1)

20,1040952101013 ematen du, 2014ko urtarrilerako biderkatutako iragarpenerako aurresate-tartea. Kalkulurako, honakoak erabili dira: goiko Balioak eta Denbora-lerroa izendatutako barrutiak, % 90 (=0,9) balioko konfiantza-maila, lagin bat epealdiko, daturik ez dela falta, eta AVERAGE funtzioa agregaziorako.

=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Balioak;Denbora-lerroa;0,8;4;TRUE();7)

27,5285874381574 ematen du, 2014ko urtarrilerako biderkatutako iragarpenerako aurresate-tartea. Kalkulurako, honakoak erabili dira: goiko Balioak eta Denbora-lerroa izendatutako barrutiak, 0,8 balioko konfiantza-maila, 4 balioko epealdi-luzera, daturik ez dela falta, eta SUM funtzioa agregaziorako.

Inguruko gaiak

Ikusi hauek ere: FORECAST.ETS.ADD, FORECAST.ETS.MULT, FORECAST.ETS.STAT.ADD, FORECAST.ETS.STAT.MULT, FORECAST.ETS.PI.ADD, FORECAST.ETS.SEASONALITY, FORECAST, FORECAST.LINEAR