PROGNOSE.ETS.SÆSON

Indhold
Indholdsfortegnelse 🔎︎

# PROGNOSE.ETS.SÆSON-funktion

Returnerer antallet af eksempler in prioden som beregnet af Calc i tilfælde af PROGNOSE.ETS.funktioner med argumentet periodelængde lig med 1.

Eksponentiel udglatning er en metode til at udglatte reelle værdier i en tidsserie for at forudsige mulige fremtidige værdier.

Eksponentiel triple udglatning (ETS) er et sæt algoritmer, hvor både tendens og periodisk (sæsonmæssig) indvirkninger behandles. Eksponentiel dobbelt udglatning (EDS) er en algoritme som ETS, men uden periodiske indvirkninger. EDS fremstiller lineære forudsigelser.

Find mere information i engelsk Wikipedia om Exponential smoothing algorithms.

Det samme resultat returneres med PROGNOSE.ETS.STAT-funktioner, når argumentet stat_type lig med 9 (og periodelængde lig med 1)

### Syntaks

PROGNOSE.ETS.SÆSON (værdier, tidslinje, [datafuldførelse], [aggregering])

værdier (obligatoriske): En numeriske matrice eller område. Værdier er de historiske værdier, som du vil forudsige de næste punkter for.

tidslinje (obligatorisk): En numerisk matrix eller et område. Tidslinje (x-værdi) området til historiske værdier.

Tidslinjen behøver ikke at være ordnet, funktionerne vil sortere den til beregninger.
Tidslinjens værdier skal have ensartede mellemrum.
Hvis der ikke kan ses en konstant afstand på den ordnede tidslinje, returnerer funktionerne fejlen #NUM!
Hvis tidslinjens og de historiske værdiers områder ikke har den samme størrelse, returnerer funktionerne fejlen #N/A.
Hvis tidslinjen indeholder mindre end 2 dataperioder, returnerer funktionerne fejlen #VALUE!

data_fuldførelse (valgfri): en logisk værdi SAND eller FALSK, et numerisk 1 eller 0, standard er 1 (SAND). En værdi på 0 (FALSK) vil tilføje de manglende datapunkter med nul som historisk værdi. En værdi på 1 (SAND) vil tilføje de manglende datapunkter ved at interpolere mellem de tilstødende datapunkter.

Selv om tidslinjen kræver et fast mellemrum mellem datapunkterne, understøtter funktionen op til 30% manglende datapunkter og vil tilføje dem.

Aggregering (valgfri): en numerisk værdi fra 1 til 7, med standard 1. Aggregering indikerer hvilken metode der anvendes til at aggregere identiske tidsværdier:

Aggregering | Funktion
--- | ---
1 | MIDDEL
2 | TÆL
3 | TÆLV
4 | MAKS
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Selv om tidslinjen kræver et konstant mellemrum mellem datapunkter, vil funktionerne samle flere punkter, som har det samme tidsstempel.

#### Eksempel

Tabellen herunder indeholder en tidslinje og dens tilknyttede værdier:

| A | B
1 | Tidslinje | Værdier
--- | --- | ---
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

=PROGNOSE.ETS.SÆSON(Værdier;Tidslinje;SAND();1)

Returnerer 6, antallet af eksempler i perioden baseret på områderne kaldet Værdier og Tidslinje ovenfor, ingen manglende data og MIDDEL som aggregering.

#### Tekniske oplysninger

Denne funktion er tilgængelig siden LibreOffice 5.2.

Denne funktion er ikke en del af standarden Open Document Format for kontorprogrammer (OpenDocument) Version 1.3. del 4: Omregnet formel (OpenFormula) -format. Navnerummet er

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.SEASONALITY

Relaterede emner

FORECAST.ETS.SEASONALITY wiki page.

Se også : PROGNOSE.ETS.ADD, PROGNOSE.ETS.MULT, PROGNOSE.ETS.STAT.ADD, PROGNOSE.ETS.STAT.MULT, PROGNOSE.ETS.PI.ADD, PROGNOSE.ETS.PI.MULT,PROGNOSE, PROGNOSE.LINEÆR