FORECAST.ETS.MULT

Turinys
Rodyklė 🔎︎

# FORECAST.ETS.MULT funkcija

Apskaičiuoja šakotines prognozes, atsižvelgdama į istorinius duomenis, kuriuos naudoja ETS ir EDS algoritmai. EDS naudojamas, kai argumentas laikotarpio ilgis yra 0, priešingu atveju naudojamas ETS.

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.

FORECAST.ETS.MULT skaičiuoja pagal modelį

prognozė = (pradinė reikšmė + tendencija *∆x) * pasikartojantis nuokrypis

Ši funkcija pasiekiama nuo „LibreOffice“ 5.2 versijos.

#### Sintaksė

FORECAST.ETS.MULT(tikslas, reikšmės, laiko skalė, [period_length], [data_completion], [aggregation])

Tikslinė reikšmė (privaloma): data, laikas, skaitinė reikšmė arba sritis. Duomenų elementas, kurio reikšmę norite numatyti.

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.

laikotarpio ilgis (papildomas) – skaitinė reikšmė >= 0, numatytas 1. Teigiamas sveikasis skaičius nurodo elementų skaičių laikotarpyje.

Reikšmė 1 nurodo, kad skaičiuoklė automatiškai nustato elementų skaičių per laikotarpį.
Reikšmė 0 nurodo, kad laikotarpiai netaikomi ir prognozė skaičiuojama naudojant EDS algoritmus.
Kai nurodytas bet kuris kitas sveikasis teigiamas skaičius, prognozė skaičiuojama naudojant ETS algoritmus.
Kai nurodomos neteigiamos reikšmės, funkcijos grąžina #NUM! 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.MULT(DATE(2014;1;1);reikšmės;laiko skalė;1;TRUE();1)

Grąžina 131,71437427439 2014 m. sausio mėnesiui adityviąją prognozę remiantis reikšmėmis ir laiko skale nurodyta sritimi, su vienu elementu per laikotarpį, be trūkstamų duomenų ir funkcija AVERAGE kaip agregavimo argumentu.

=FORECAST.ETS.MULT(DATE(2014;1;1);reikšmės;laiko skalė;4;TRUE();7)

Grąžina 120,747806144882 2014 m. sausio mėnesiui adityviąją prognozę remiantis reikšmėmis ir laiko skale nurodyta sritimi, su laikotarpio ilgiu 4, be trūkstamų duomenų ir funkcija SUM kaip agregavimo argumentu.

Susijusios temos

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