FORECAST.ETS.PI.MULT

Turinys

# FORECAST.ETS.PI.MULT funkcija

Apskaičiuoja šakotinių prognozių būsimą (us) intervalą (us), 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.PI.MULT skaičiuoja pagal modelį

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

### Sintaksė

FORECAST.ETS.PI.MULT(tikslas, reikšmės, laiko skalė, [confidence_level], [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.

timeline (mandatory): A numeric array or range. The timeline (x-value) range for the historical values.

The timeline does not have to be sorted, the functions will sort it for calculations.
The timeline values must have a consistent step between them.
If a constant step cannot be identified in the sorted timeline, the functions will return the #NUM! error.
If the ranges of both the timeline and the historical values are not the same size, the functions will return the #N/A error.
If the timeline contains fewer than 2 data periods, the functions will return the #VALUE! error.

patikimumo lygis (privalomas): skaitinė reikšmė tarp 0 ir 1 (neįskaitant), numatyta 0,95. Reikšmė nustato prognozuojamo intervalo patikimumo lygį.

Jei reikšmės <= 0 arba >= 1, tai funkcijos grąžina #NUM! 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

Pavyzdžiui, apskaičiuojamas 90% prognozės intervalas su patikimumu 90% (90% būsimų taškų patenka į prognozuojamą intervalą)

Prognozės intervalai: nėra tikslaus matematinio metodo apskaičiuoti šiam intervalui, tačiau naudojamos įvairios aproksimacijos. Prognozės intervalai tampa optimistiškesni, kai didėja prognozės X atstumas nuo stebimų duomenų aibės.

ETS algoritmui skaičiuoklė naudoja aproksimaciją, grįstą 1000 apskaičiavimų su atsitiktinėmis stebimos duomenų aibės standartinio nuokrypio variacijomis (istorinės reikšmės).

#### 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.PI.MULT(DATE(2014;1;1);reikšmės;laiko skalė;0,9;1;TRUE();1)

Grąžina 20,1040952101013 2014 m. sausio mėnesiui šakotinės prognozės intervalą remiantis reikšmėmis ir laiko skale nurodyta sritimi, 90% (=0,9) patikimumu, su vienu elementu per laikotarpį, be trūkstamų duomenų ir funkcija AVERAGE kaip agregavimo argumentu.

=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);reikšmės;laiko skalė;0,8;4;TRUE();7)

Grąžina 27,5285874381574 2014 m. sausio mėnesiui adityviosios prognozės intervalą remiantis reikšmėmis ir laiko skale nurodyta sritimi, 0,8 patikimumu, su laikotarpiu, kurio ilgis 4, be trūkstamų duomenų ir funkcija SUM kaip agregavimo argumentu.

#### Technical information

Ši funkcija pasiekiama nuo „LibreOffice“ 5.2 versijos.

This function is NOT part of the Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Version 1.3. Part 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format standard. The name space is

ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.PI.MULT

Susijusios temos

FORECAST.ETS.PI.MULT wiki page.

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

Paremkite mus!