FORECAST.ETS.SEASONALITY

Turinys
Rodyklė 🔎︎

# FORECAST.ETS.SEASONALITY funkcija

Grąžina skaičiuoklės funkcijos FORECAST.ETS suskaičiuotą elementų skaičių laikotarpyje, kai argumentas laikotarpio ilgis lygus 1.

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.

Tokį patį rezultatą pateikia funkcija FORECAST.ETS.STAT su argumentu statistikos tipas lygus 9 (ir laikotarpio ilgiu lygiu 1).

Ši funkcija pasiekiama nuo „LibreOffice“ 5.2 versijos.

#### Sintaksė

FORECAST.ETS.SEASONALITY (reikšmės, laiko skalė, [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.

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.SEASONALITY(reikšmės;laiko skalė;TRUE();1)

Grąžina 6, periodų skaičių laikotarpyje, pagrįstame Reikšmėmis ir Laiko skale pavadintomis sritimis, be trūkstamų duomenų ir funkcija AVERAGE kaip agregacijos funkcija.

Susijusios temos

Taip pat skaitykite: FORECAST.ETS.ADD, FORECAST.ETS.MULT, FORECAST.ETS.STAT.ADD, FORECAST.ETS.STAT.MULT, FORECAST.ETS.PI.ADD FORECAST.ETS.PI.MULT, FORECAST, FORECAST.LINEAR