FORECAST.ETS.STAT.ADD

Turinys
Rodyklė 🔎︎

# FORECAST.ETS.STAT.ADD funkcija

Grąžina statistines algoritmų ATS/EDS rezultatų reikšmes.

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

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

Daugiau Vikipedijoje apie eksponentinius glodinimo algoritmus.

FORECAST.ETS.STAT.ADD skaičiuoja pagal modelį

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

Ši funkcija pasiekiama nuo „LibreOffice“ 5.2 versijos.

#### Sintaksė

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

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

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

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, pateiks #NUM! klaidą.
Jeigu laiko planavimo juostos diapazonai ir reikšmės nėra tokio paties dydžio, funkcija pateiks #N/A klaidą.
Jeigu laiko planavimo juostoje yra pasikartojančių reikšmių, 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 glodinimo parametras (pagrindas)
2 | Gama ETS algoritmo glodinimo parametras (kryptis)
3 | Beta ETS algoritmo glodinimo parametras (pasikartojantis nuokrypis)
4 | Vidutinė absoliučioji paklaida (MASE) – matuoja prognozės tikslumą.
5 | Simetrinė 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. Nurodo, 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 reikšmėmis ir laiko skale pavadintas sritis su beta lyginimu, vienu elementu per laikotarpį, be trūkstamų duomenų ir AVERAGE kaip agregacijos funkcija.

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

Grąžina 0.0615234375, būsimą reikšmę apskaičiuotą naudojant reikšmėmis ir laiko skale pavadintas sritis su gama lyginimu, nėra trūkstamų duomenų ir SUM kaip agregacijos funkcija.

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