FORECAST.ETS.SEASONALITY

Съдържание

# Функция FORECAST.ETS.SEASONALITY

Връща броя наблюдения в един период, както се изчислява от Calc във функциите FORECAST.ETS, когато аргументът дължина_на_периода е 1.

Експоненциалното изглаждане е метод за изглаждане на съществуващи стойности в хронологична поредица с цел прогнозиране на вероятни бъдещи стойности.

Експоненциалното тройно изглаждане (ETS) е набор от алгоритми, в които се обработват трендове и периодични (сезонни) влияния. Експоненциалното двойно изглаждане (EDS) е подобно на ETS, но без периодичните влияния. EDS създава линейни прогнози.

Вижте статията в Уикипедия за експоненциално изглаждане за повече информация (на английски).

Същият резултат се връща с функциите FORECAST.ETS.STAT, когато аргументът статистика е равен на 9 (и дължина_на_периода е 1).

### Синтаксис

FORECAST.ETS.SEASONALITY (стойности, време, [довършване_на_данните], [агрегация])

стойности (задължителен): Масив или диапазон от клетки с числа. Стойности са съществуващите стойности, на които се базира прогнозата.

време (задължителен): Масив или диапазон от клетки с числа. Времевата скала (стойности на x) за съществуващите стойности.

Времевата скала може и да не е сортирана, функциите я сортират при изчисляване.
Стойностите от нея трябва да са през една и съща стъпка.
Ако от сортираните времеви стойности не може да се изведе постоянна стъпка, функциите връщат грешка #NUM!.
Ако диапазоните от клетки за времевата скала и съответстващите ѝ стойности са с различен размер, функциите връщат грешка #N/A.
Ако времевата скала съдържа по-малко от два периода от данни, функциите връщат грешка #VALUE!.

допълване_на_данните (незадължителен): логическа стойност TRUE или FALSE, числова 1 или 0, подразбира се 1 (TRUE). Стойност 0 (FALSE) означава заместване на липсващите данни с нули. При стойност 1 (TRUE) липсващите данни се заместват чрез интерполация между съседните стойности.

Макар че за времевата скала се изисква постоянна стъпка между данните, функцията поддържа до 30% липсващи данни и ги допълва автоматично.

агрегация (незадължителен): Числова стойност от 1 до 7, подразбира се 1. Параметърът определя кой метод да се използва за агрегиране на еднаквите времеви стойности:

Агрегация | Функция
--- | ---
1 | AVERAGE
2 | COUNT
3 | COUNTA
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Макар че за времевата скала се изисква постоянна стъпка между данните, функциите включват в агрегацията и точки с едни и същи стойности за време.

#### Пример

Долната таблица съдържа времева скала и свързаните с нея стойности:

| A | B
1 | Време | Стойности
--- | --- | ---
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(Стойности;Време;TRUE();1)

Връща 6, броя наблюдения в период на базата на наименуваните диапазони Стойности и Време от по-горе, без липсващи данни и с агрегация чрез функцията AVERAGE.

#### Техническа информация

Тази функция е налична от LibreOffice 5.2.

Тази функция НЕ Е част от стандарта Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Version 1.3. Part 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format. Пространството от имена е

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.SEASONALITY

Теми, свързани с показаната

Уикистраница за FORECAST.ETS.SEASONALITY

Вижте също: 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

Моля, подкрепете ни!