PROGNOSE.EXP.SAISONAL

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# Funktion PROGNOSE.EXP.SAISONAL

Ergibt die Anzahl an Proben pro Periode, die Calc für die Funktion PROGNOSE.EXP berechnet, wenn Periodenlänge gleich 1 ist.

Exponentielle Glättung ist eine Methode, um reale Werte aus zeitlichen Reihen zu glätten und damit mögliche zukünftige Werte vorherzusagen.

Die dreifache exponentielle Glättung verwendet Algorithmen, bei denen der Trend sowie periodische Einflüsse berücksichtigt werden. Die doppelte exponentielle Glättung berücksichtigt lediglich den Trend, ohne periodische Einflüsse. Die doppelte exponentielle Glättung führt zu linearen Vorhersagen.

Weitere Informationen zur exponentiellen Glättung finden Sie im zugehörigen Wikipedia-Artikel.

Dasselbe Ergebnis wird bei der Funktion PROGNOSE.EXP.STAT zurückgegeben, wenn Statistiktyp gleich 9 ist (und Periodenlänge gleich 1).

### Syntax

PROGNOSE.EXP.SAISONAL(Stellen; Zeitraum; [Vervollständigung]; [Näherung])

Werte (erforderlich): Eine numerische Matrix oder ein numerischer Bereich. Werte sind vergangene Werte (y-Werte), für welche zukünftige Datenpunkte berechnet werden sollen.

Zeitachse (obligatorisch): Eine numerische Matrix oder ein numerischer Bereich. Der Zeitachsenbereich (x-Wert) für die historischen Werte.

Die Zeitachse muss nicht sortiert werden, die Funktionen sortieren sie für Berechnungen.
Die Zeitachsenwerte müssen einen konsistenten Schritt zwischen sich haben.
Wenn in der sortierten Zeitachse keine konstante Stufe identifiziert werden kann, gibt die Funktionen den Fehler #ZAHL! zurück.
Wenn die Bereiche der Zeitachse und der historischen Werte nicht gleich groß sind, geben die Funktionen den Fehler #NV zurück.
Wenn die Zeitachse weniger als 2 Datenperioden enthält, geben die Funktionen den Fehler #WERT! zurück.

Vervollständigung (optional): Ein logischer Wert WAHR oder FALSCH, eine Zahl 1 oder 0; der Standardwert ist 1 (WAHR). Ein Wert 0 (FALSCH) ergänzt fehlende Datenpunkte mit Nullen als vergangene Werte. Ein Wert 1 (WAHR) ergänzt fehlende Datenpunkte, indem es zwischen den Nachbarwerten interpoliert.

Obwohl der Zeitraum gleichbleibende Abstände zwischen den Datenpunkten erfordert, unterstützt die Funktion nur maximal 30 % fehlende Datenwerte, die sie ergänzen kann.

Näherung (optional): Eine ganze Zahl zwischen 1 und 7, Standard ist 1. Der Parameter Näherung legt fest, welche Methode verwendet wird, um identische Zeitwerte anzunähern:

Näherung | Funktion
--- | ---
1 | MITTELWERT
2 | ANZAHL
3 | ANZAHL2
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUMME

Obwohl der Zeitraum gleichbleibende Abstände zwischen den Datenpunkten erfordert, nähert die Funktion auch mehrere Punkte an, die denselben Zeitpunkt aufweisen.

#### Beispiel

Die Tabelle unten enthält Zeitpunkte und deren zugehörige Werte:

| A | B
1 | Zeitpunkt | Werte
--- | --- | ---
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.EXP.SAISONAL(Werte;Zeitraum;WAHR();1)

Ergibt 6, die Anzahl an Proben pro Periode basierend auf den oben benannten Bereichen Werte und Zeitraum, ohne fehlende Daten und mit MITTELWERT als Näherung.

#### Technische Information

Diese Funktion ist seit LibreOffice 5.2 verfügbar.

Diese Funktion ist nicht Bestandteil des Standards Open Document Format für Office-Anwendungen (OpenDocument) Version 1.3. Teil 4: Format für neu berechnete Formeln (OpenFormula). Der Namensraum ist

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.SEASONALITY

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Wikiseite zu PROGNOSE.EXP.SAISONAL.

Siehe auch: PROGNOSE.EXP.ADD, PROGNOSE.EXP.MULT, PROGNOSE.EXP.STAT.ADD, PROGNOSE.EXP.STAT.MULT, PROGNOSE.EXP.VOR.ADD, PROGNOSE.EXP.VOR.MULT, PROGNOSE, PROGNOSE.LINAR