FORECAST.ETS.STAT.ADD

Turinys
Rodyklė 🔎︎

# FORECAST.ETS.STAT.ADD funkcija

Grąžina statistines algoritmų ATS/EDS rezultatų reikšmes.

Eksponentinio glotninimo metodas naudojamas būsimoms reikšmėms, pagrįstoms retrospektyviniais duomenimis, prognozuoti.

Eksponentinio trigubo glotninimo (ETS) funkciją sudaro algoritmų aibė, kur apdorojami ir prognozė ir pasikartojantis (sezoninis) poveikis. Eksponentinio dvigubo glotninimo (EDS) funkcijos algoritmas panašus į ETS, bet be prognozės poveikio. EDS pateikia tiesinę prognozę.

Daugiau Vikipedijoje apie eksponentinius glotninimo algoritmus.

FORECAST.ETS.STAT.ADD skaičiuoja pagal modelį

prognozė = pradinė reikšmė + tendencija *∆x + pasikartojantis nuokrypis

Ši funkcija galima nuo „LibreOffice“ 5.2

#### Sintaksė

FORECAST.ETS.STAT.ADD(reikšmės, laiko skalė, stat_tipas [period_length], [data_completion], [aggregation])

Reikšmė (privaloma): skaitinis masyvas arba sritis. Reikšmė – tai retrospektyvinės reikšmės, pagal kurias norite prognozuoti kitą elementą..

Laiko skalė(privaloma): skaitinis masyvas arba sritis. Laiko planavimo juostos (x reikšmės) sritis, kurioje pateikiamos laiko datos nuosekliais intervalais.

Laiko planavimo juostos nebūtina surikiuoti, nes funkcija surikiuos skaičiuodama.
Planavimo laiko juostos datos turi būti nuoseklios.
Jei pateiktoje laiko planavimo juostoje negalima nustatyti pastovaus žingsnio, pateikiamuose laiko planavimo juostoje, pateiks #NUM! klaidą.
Jeigu laiko planavimo juostos diapazonai ir reikšmės nėra tokio paties dydžio, tai funkcija pateiks #N/A klaidą.
Jeigu laiko planavimo juostoje yra pasikartojančių reikšmių, tai funkcija pateiks #VALUE! klaidą.

Pradž_tipas (privaloma): skaitinė reikšmė nuo 1 iki 9. Reikšmė nustato, kokios duotos reikšmės ir x srities statistinės funkcijos rezultatas bus grąžinamas.

Galima grąžinti šių funkcijų rezultatus:

Pradž_tipas | Statistika
1 | Alfa ETS algoritmo glotninimo parametras (pagrindas)
2 | Gama ETS algoritmo glotninimo parametras (kryptis)
3 | Beta ETS algoritmo glotninimo parametras (pasikartojantis nuokrypis)
4 | Vidutinė absoliučioji paklaida (MASE) – matuoja prognozės tikslumą.
5 | Simetrinės vidutinė absoliučioji procentinė paklaida (SMAPE) – procentinės paklaidos tikslumo matavimas.
6 | Vidutinė absoliučioji paklaida (MAE) – matuoja prognozės tikslumą.
7 | Šaknis iš vidutinės kvadratinės paklaidos (RMSE) – matuoja skirtumą tarp stebimos ir prognozuojamos vertės.
8 | Nustatytas laiko žingsnis (x sritis). Kai žingsnio dydis nustatytas mėnesiais, ketvirčiais ar metais, tai žingsnio dydis yra mėnesiais, kai nustatyta datos (laiko) skalė, tai žingsnio dydis yra dienomis, kitais atvejais – skaičiais.
9 | Imties skaičius laikotarpyje – taip kaip argumentas laikotarpio ilgis, arba apskaičiuotas skaičius, kai argumentas laikotarpio ilgis pradedamas 1.

laikotarpio ilgis (papildomas) – skaitinė reikšmė >= 0, numatytas 1. Teigiamas sveikasis skaičius nurodo elementų skaičių laikotarpyje.

Reikšmė 1 nurodo, kad skaičiuoklė automatiškai nustato elementų skaičių per laikotarpį.
Reikšmė 0 nurodo, kad laikotarpiai netaikomi ir prognozė skaičiuojama naudojant EDS algoritmus.
Kai nurodytas bet kuris kitas sveikasis teigiamas skaičius, prognozė skaičiuojama naudojant ETS algoritmus.
Kai nurodomos neteigiamos reikšmės, funkcijos grąžina #NUM! klaidą.

Užbaigi_data (papildomas): – loginė reikšmė tiesa arba netiesa, gali būti išreikšta 1 arba 0. Jei nurodyta 0, algoritmui nurodoma vertinti trūkstamus elementus kaip nulius. Jei nurodyta numatytoji reikšmė 1, trūkstami elementai vertinami kaip gretimų elementų vidurkis.

Nors laiko planavimo juostoje reikia išlaikyti pastovų intervalą tarp duomenų elementų, funkcija palaiko ne daugiau kaip 30 % trūkstamų duomenų ir automatiškai juos pakoreguoja.

Agregavimas (papildomas): skaitinė reikšmė nuo 1 iki 7, numatyta 1. nurodanti, koks metodas bus naudojamas agreguojant kelias reikšmes su tokia pačia laiko žyma.

Agregavimas | Funkcija
1 | AVERAGE
2 | COUNT
3 | COUNTA
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Nors laiko planavimo juostoje reikia išlaikyti pastovų intervalą tarp duomenų elementų, funkcija agreguos kelis elementus, kurie turės tokią pačią laiko žymą

#### Pavyzdys

Lentelėje pateikiama laiko skalė ir jos reikšmės:

| A | B
1 | Laiko skalė | Reikšmės
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.STAT.ADD(reikšmės;laiko skalė;3;1;TRUE();1)

Grąžina 0,9990234375, būsimą reikšmę apskaičiuotą naudojant rekšmes ir laiko juostą nurodytas pavadintomis sritimis su beta lyginimu, vienu elementu per laikotarpį, nėra trūkstamų duomenų ir agregacija AVERAGE.

=FORECAST.ETS.STAT.ADD(reikšmės;laiko juosta;2;1;TRUE();7)

Grąžina 0.0615234375, būsimą reikšmę apskaičiuotą naudojant reikšmes ir laiko juostą nurodytas pavadintomis sritimis su gama lyginimu, nėra trūkstamų duomenų ir agregacija SUM.

Susijusios temos

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