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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.

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!.

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.

aggregation (optional): A numeric value from 1 to 7, with default 1. The aggregation parameter indicates which method will be used to aggregate identical time values:

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.

tipo_de_estatística (obrigatório): é um valor numérico entre 1 e 9. É o valor que indica o tipo de estatística que será utilizado para efetuar a previsão.

Podem ser obtidas as seguintes estatísticas:

tipo_de_estatística | Estatística
1 | Parâmetro alfa do algoritmo ETS (base)
2 | Parâmetro gama do algoritmo ETS (tendência)
3 | Parâmetro beta do algoritmo ETS (desvio periódico)
4 | Erro de escala absoluta média (MASE) - uma medida da precisão das previsões.
5 | Erro de percentagem absoluta da média simétrica (SMAPE) - uma medida de precisão com base em erros de percentagens.
6 | Erro de média simétrica (MAE) - uma medida da precisão das previsões.
7 | Erro médio quadrático - (RMSE) - uma medida das diferenças entre os valores previstos e os valores observados.
8 | O tamanho do passo da cronologia (intervalo x). Se for detetado um passo em meses, trimestres ou anos, o passo será em meses; se for detetada uma cronologia de data/hora o passo será em dias; nos restantes casos, o passo será um valor numérico.
9 | O número de amostras do período - equivale ao argumento sazonalidade ou ao valor calculado, se sazonalidade for 1.

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 função devolve 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!.

previsão = valor_base + tendência * ∆x + aberração_periódica.

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

#### 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