VOORSPELLEN.ETS.PI.ADD

Inhoud
Index 🔎︎

# VOORSPELLEN.ETS.PI.ADD-functie

Berekent het voorspellingsinterval (en) voor additieve voorspelling op basis van de historische gegevens met behulp van ETS- of EDS-algoritmen. EDS wordt gebruikt als argument Lengte van periode 0 is, anders wordt ETS gebruikt.

Exponentiële afvlakking is een techniek die kan worden toegepast om werkelijke waarden in tijdreeksen af te vlakken, teneinde waarschijnlijke toekomstige waarden te voorspellen.

Exponential Triple Smoothing (ETS) is een set algoritmen waarin zowel trend en periodieke (seizoensgebonden) invloeden worden verwerkt. Exponential Double Smoothing (EDS) is een algoritme zoals ETS, maar zonder de periodieke invloeden. EDS produceert lineaire voorspellingen.

Zie Wikipedia on Exponential smoothing algorithms voor meer informatie.

VOORSPELLEN.ETS.PI.ADD berekent met het model

voorspellen = basiswaarde + trend * ∆x + periodieke afwijking.

### Syntaxis

VOORSPELLEN.ETS.PI.ADD(doeldatum, waarden, tijdlijn, [betrouwbaarheidsniveau], [lengte periode], [gegevensaanvulling], [aggregatie])

doel (verplicht): Een datum, uur of numerieke enkelvoudige waarde of bereik. Het gegevenspunt/bereik waarvoor een prognose te berekenen.

waarden (verplicht): Een numerieke reeks of bereik. waardenzijn de historische waarden, waarvoor u de volgende punten wilt voorspellen.

tijdlijn (verplicht): Een numerieke reeks of reeks. Het tijdlijnbereik (x-waarde) voor de historische waarden.

De tijdlijn hoeft niet te worden gesorteerd, de functies sorteren deze voor berekeningen.
De tijdlijnwaarden moeten een consistente stap ertussen hebben.
Als een constante stap niet kan worden geïdentificeerd in de gesorteerde tijdlijn, kunnen de functies zal de fout #GETAL! gdretourneerd worden.
Als de bereiken van zowel de tijdlijn als de historische waarden niet dezelfde grootte hebben, retourneren de functies de fout #N/A.
Als de tijdlijn minder dan 2 gegevensperioden bevat, zullen de functies zal de fout #VALUE! geretourneerd worden.

betrouwbaarheidsniveau (verplicht): Een numerieke waarde tussen 0 en 1 (exclusief), standaard is 0,95. Een waarde die een vertrouwensniveau aangeeft voor het berekende voorspellingsinterval.

Met de waardes <= 0 of >= 1 zullen de functies de fout #NUM! geven.

lengte periode (optioneel): Een numerieke waarde >= 0, de standaardwaarde is 1. Een positief geheel getal dat het aantal steekproeven in een periode aangeeft.

Een waarde van 1 geeft aan dat Calc het aantal steekproeven in een periode automatisch bepaalt.
Een waarde van 0 geeft geen periodieke effecten aan, een prognose wordt berekend met EDS-algoritmen.
Voor alle andere positieve waarden worden voorspellingen berekend met ETS-algoritmen.
Voor waarden die geen positief geheel getal zijn, zullen de functies de fout #NUM! retourneren.

gegevensaanvulling (optioneel): een logische waarde WAAR of ONWAAR , een numeriek 1 of 0, standaard is 1 (WAAR). Een waarde van 0 (ONWAAR) voegt ontbrekende gegevenspunten toe met nul als historische waarde. Een waarde van 1 (WAAR) voegt ontbrekende gegevenspunten toe aan de hand van het gemiddelde van de aangrenzende gegevenspunten.

Hoewel de tijdslijn een constante stap tussen de datapunten vereist, ondersteunt de functie tot 30% ontbrekende gegevenspunten en voegt deze gegevenspunten toe.

aggregatie (optioneel): Een numerieke waarde van 1 tot 7, met standaard 1. De aggregatie-parameter geeft aan welke methode wordt gebruikt om dezelfde tijdwaarden te aggregeren:

Aggregaat | Functie
--- | ---
1 | GEMIDDELDE
2 | AANTAL
3 | AANTALARG
4 | MAX
5 | MEDIAAN
6 | MIN
7 | SOM

Hoewel de tijdslijn een constante stap tussen de datapunten vereist, zal de functie meerdere punten met dezelfde tijdstempel aggregeren.

Bijvoorbeeld, met een 90% Betrouwbaarheidsniveau, wordt een 90% voorspelde interval berekend (90% van de toekomstige punten moeten binnen dit bereik van de prognose vallen).

Opmerking over voorspelde intervallen: er is geen exacte wiskundige manier om dit te berekenen voor prognoses, er zijn verschillende benaderingen. Voorspelde intervallen hebben de neiging om steeds 'te optimistisch' te zijn wanneer de afstand van de prognose-X van de observatiegegevens wordt verhoogd.

Voor ETS gebruikt Calc een benadering gebaseerd op 1000 berekeningen met willekeurige variaties binnen de standaardafwijking van de observatiegegevens (de historische waarden).

#### Voorbeeld

Onderstaande tabel bevat een tijdslijn en daaraan geassocieerde waarden:

| A | B
1 | Tijdslijn | Waardes
--- | --- | ---
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

=VOORSPELLEN.PI.ADD(DATE(2014;1;1);Waarden;Tijdlijn;0,9;1;WAAR();1)

Geeft 18,8061295551355 terug, het voorgestelde interval voor toegevoegde voorspelling van januari 2014 gebaseerd op Waarden en Tijdlijn genoemde bereiken hierboven, 90% (=0,9) betrouwbaarheidsniveau, met één steekproef per periode, geen ontbrekende gegevens, en GEMIDDELDE als aggregatie.

=VOORSPELLEN.ETS.PI.ADD(DATUM(2014;1;1);waardes;tijdslijn;0.8;4;WAAR();7)

Geeft 23,4416821953741 terug, de voorgestelde interval voor toegevoegde voorspelling van januari 2014 gebaseerd op Waarden en Tijdlijn genoemde bereiken hierboven, met een betrouwbaarheidsniveau van 0,8, lengte periode van 4, geen ontbrekende gegevens en SOM als aggregatie.

#### Technische informatie

Deze functie is beschikbaar sinds LibreOffice 5.2.

Deze functie maakt geen deel uit van de Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Versie 1.3. Deel 4: Herberekende formule (OpenFormula) indeling standaard. De naamafstand is

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.COFINT

Verwante onderwerpen

Wiki-pagina VOORSPELLEN.ETS.PI.ADD.

Zie ook: VOORSPELLEN.ETS.ADD, VOORSPELLEN.ETS.MULT, VOORSPELLEN.ETS.STAT.ADD, VOORSPELLEN.ETS.STAT.MULT, VOORSPELLEN.ETS.PI.MULT VOORSPELLEN.ETS.SEIZOENSLENGTE, VOORSPELLEN, VOORSPELLEN.LINEAIR