ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.ADD

Tartalom
Index 🔎︎

# ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.ADD függvény

Calculates the prediction interval(s) for additive forecast based on the historical data using ETS or EDS algorithms. EDS is used when argument period_length is 0, otherwise ETS is used.

Az exponenciális simítás egy idősorbeli valós értékek simítására szolgáló módszer valószínű jövőbeli értékek előrejelzéséhez.

Az exponenciális tripla simítás (ETS) algoritmusok halmaza, amelyekben a trendszerű és szezonális hatások egyaránt feldolgozásra kerülnek. Az exponenciális dupla simítás (EDS) az ETS-hez hasonló algoritmus, de a szezonális hatások nélkül. Az EDS jobb lineáris előrejelzéseket eredményez.

See the Wikipedia on Exponential smoothing algorithms for more information.

Az ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.ADD a következő modellel számol:

előrejelzés = alapérték + trend * ∆x + időszaki_eltérés.

Ez a funkció a LibreOffice 5.2 óta érhető el.

#### Szintaxis

ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.ADD(cél, értékek, idővonal, [konfidenciaszint], [időszak_hossza], [adatkiegészítés], [összesítés])

cél (kötelező): Egy dátum, idő vagy szám típusú önálló érték vagy tartomány. Az előrejelzést ehhez az adatponthoz vagy -tartományhoz kell kiszámítani.

értékek (kötelező): Számtömb vagy tartomány. Az értékek azok a történeti értékek, amelyekhez a következő pontokat előre szeretné jelezni.

idővonal (kötelező): Számtömb vagy tartomány. A történeti értékek idővonala (x értéke).

Az idővonalnak nem kell rendezettnek lennie, a függvények sorba rendezik a számításokhoz.
Az idővonal értékek között egyforma lépésköznek kell lennie.
Ha nem azonosítható a rendezett idővonalon állandó lépésköz, akkor a függvények #SZÁM! hibát adnak vissza.
Ha az idővonal és a történeti értékek tartományai nem azonosak, akkor a függvények #HIÁNYZIK hibát adnak.
Ha az idővonal 2-nél kevesebb időszak adatait tartalmazzák, akkor a függvények #ÉRTÉK! hibát adnak vissza.

konfidenciaszint (kötelező): Számérték 0 és 1 között (ezeket kizárva), az alapértelmezés 0,95. Az érték a számított előrejelzési időszak konfidenciaszintjét jelzi.

A <= 0 vagy >= 1 értékek esetén a függvények #SZÁM! hibát adnak vissza.

időszak_hossza (elhagyható): Egy >= 0 számérték, alapértelmezésben 1. Pozitív egész szám az időszakbeli minták számát jelzi.

Az 1 érték jelzi, hogy a Calc határozza meg automatikusan a minták számát.
A 0 érték jelzi, hogy nincsenek időszaki hatások, az előrejelzés az EDS algoritmussal számítandó.
Minden más pozitív érték esetén az előrejelzések az ETS algoritmussal kerülnek kiszámításra.
A nem pozitív egész számok esetén a függvény a #SZÁM! hibát adja vissza.

adatkiegészítés (elhagyható): logikai érték (IGAZ vagy HAMIS), számérték (1 vagy 0), alapértelmezésben 1 (IGAZ). A 0 (HAMIS) érték hatására a hiányzó adatpontok 0 történelmi értéket kapnak. Az 1 (IGAZ) hatására a hiányzó adatpontok a szomszédos adatpontok alapján interpolálással kerülnek kiegészítésre.

Noha az idővonal adatpontjai között állandó lépésköznek kell lennie, a függvény legfeljebb 30% hiányzó adatpontot is támogat, és ezeket kiegészíti.

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:

Összesítés | Függvény
1 | ÁTLAG
2 | DARAB
3 | DARAB2
4 | MAX
5 | MEDIÁN
6 | MIN
7 | SZUM

Noha az idővonal adatpontjai között állandó lépésköznek kell lennie, a függvények az azonos időbélyegű adatpontokat összesítik.

Például 90%-os konfidenciaszinttel egy 90%-os előrejelzési intervallum kerül kiszámításra (a jövőbeli pontok 90%-a az előrejelzéstől ezen a sugáron belülre esik).

Megjegyzés az előrejelzési intervallumokról: nincs pontos matematikai mód az előrejelzésekhez való kiszámításukhoz, különféle becslések vannak. Az előrejelzési intervallumok hajlamosak „túl optimistává” válni az előrejelzés távolodásával a megfigyelt adathalmaztól.

Az ETS-hez a Calc egy 1000 számításon alapuló becslést használ, véletlen variációkkal a megfigyelt adathalmaz (a történelmi értékek) szórásán belül.

#### Példa

Az alábbi táblázat egy idővonalat és a hozzá társított értékeket tartalmazza:

| A | B
1 | Idővonal | Értékek
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

=ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.ADD(DÁTUM(2014;1;1);Értékek;Idővonal;0,9;1;TRUE();1)

Értéke 18,8061295551355, 2014. január összegző előrejelzésének intervallum-előrejelzése a fenti Értékek és Idővonal nevesített tartományok alapján, 90%-os (0,9) konfidenciával időszakonként egy mintával, hiányzó adatok nélkül és az ÁTLAG összegzési móddal.

=ELŐREJELZÉS.ESIM.PI(DÁTUM(2014;1;1);Értékek;Idővonal;0,8;4;TRUE();7)

Értéke 23,4416821953741, 2014. január összegző előrejelzésének intervallum-előrejelzése a fenti Értékek és Idővonal nevesített tartományok alapján, 0,8-as konfidenciaszinttel, 4-es időszakhosszal, hiányzó adatok nélkül és a SZUM összegzési móddal.

Kapcsolódó témakörök

Lásd még: ELŐREJELZÉS.ESIM.ADD, ELŐREJELZÉS.ESIM.MULT, ELŐREJELZÉS.ESIM.STAT.ADD, ELŐREJELZÉS.ESIM.STAT.MULT, ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.MULT, ELŐREJELZÉS.ESIM.SZEZONALITÁS, ELŐREJELZÉS, ELŐREJELZÉS.LINEÁRIS