Как да използвам функцията Excel FORECAST.ETS.STAT -

Обобщение

Функцията Excel FORECAST.ETS.STAT връща определена статистическа стойност, свързана с прогнозиране на времеви редове с функцията FORECAST.ETS. Аргументът statistic_type определя коя статистика се връща от FORECAST.ETS.STAT.

Предназначение

Получете статистическа стойност, свързана с прогнозирането

Върната стойност

Поискана статистика

Синтаксис

= FORECAST.ETS.STAT (стойности, времева линия, статистически_тип, (сезонност), (попълване на данни), (агрегиране))

Аргументи

  • стойности - Съществуващи или исторически стойности (y стойности).
  • timeline - Числови стойности на времевата линия (x стойности).
  • statistic_type - Статистиката за връщане, числова стойност между 1 и 8 (вижте таблицата по-долу).
  • сезонност - (по избор) Изчисляване на сезонността (0 = няма сезонност, 1 = автоматично, n = продължителност на сезона в мерни единици).
  • data_completion - (по избор) Липсва обработка на данни (0 = третиране като нула, 1 = средно). По подразбиране е 1.
  • агрегиране - (по избор) Поведение на агрегиране. По подразбиране е 1 (СРЕДНО). Вижте други опции по-долу.

Версия

Excel 2016

Бележки за употреба

Функцията FORECAST.ETS.STAT връща дадена статистическа стойност, свързана с прогнозиране на времеви редове. Аргументът statistic_type определя коя статистика се връща от FORECAST.ETS.STAT.

Функцията FORECAST.ETS.STAT (по избор) се използва за извеждане на статистически данни за прогнози като част от функцията "Прогнозен лист" в Excel. Това са статистически данни, свързани с прогнозата, създадена от функцията, която отговаря на функцията FORECAST.ETS.

В примера, показан по-горе, функцията FORECAST.ETS.STAT е вмъкната ръчно, за да изведе всичките осем налични статистически данни за прогноза въз основа на показаните исторически данни и времева линия Стойностите statistic_type идват от колона F.

Статистически стойности

Статистическата стойност, която трябва да се върне, се определя от аргумента statistic_type. Таблицата по-долу показва осемте възможни стойности и съответните резултати.

Стойност Резултат Описание
1 Алфа Основният параметър на алгоритъма ETS. По-високите стойности придават по-голяма тежест на последните данни.
2 Бета Параметърът на тренда на алгоритъма ETS. По-високите стойности придават повече тежест на последните тенденции.
3 Гама Параметърът на сезонност на алгоритъма ETS. По-високите стойности придават по-голяма тежест на последните сезонни периоди.
4 МАСА Средният абсолютен мащабиран показател за грешка, мярка за точност на прогнозата.
5 СМЕЙП Показателят за симетрична средна абсолютна процентна грешка, мярка за точност, базирана на процентни грешки.
6 МАЕ Показателят за симетрична средна абсолютна процентна грешка, мярка за точност, базирана на процентни грешки.
7 RMSE Показателят за грешка на средния квадратен квадрат, мярка за разликите между прогнозираните и наблюдаваните стойности.
8 Размер на стъпката Размерът на стъпката, открит в хронологията на историческите данни.

Аргумент бележки

Аргументът values ​​съдържа зависимия масив или диапазон от данни, наричани още y стойности. Това са съществуващи исторически стойности, от които ще се изчислява прогноза.

Аргументът на времевата линия е независимият масив или диапазон от стойности, наричани още x стойности. Времевата линия трябва да се състои от числови стойности с постоянен интервал на стъпка. Например хронологията може да бъде годишна, тримесечна, месечна, дневна и т.н. Графикът може да бъде и прост списък с числови периоди. Не е необходимо времевата линия да бъде сортирана.

Аргументът за сезонност не е задължителен и представлява дължината на сезонния модел, изразен в единици на времевата линия. Например в показания пример данните са тримесечни, така че сезонността може да бъде дадена като 4, тъй като има 4 тримесечия в една година, а сезонният модел е 1 година. Позволените стойности са 0 (без сезонност, използвайте линеен алгоритъм), 1 (изчисляване на сезонния модел автоматично) и n (ръчна продължителност на сезона, число между 2 и 8784 включително). Числото 8784 = 366 x 24, броят на часовете в високосна година.

Аргументът data_completion е незадължителен и указва как FORECAST.ETS трябва да обработва липсващи точки от данни. Опциите са 1 (по подразбиране) и нула. По подразбиране FORECAST.ETS ще предоставя липсващи точки от данни чрез осредняване на съседни точки от данни. Ако е предоставена нула, FORECAST.ETS ще третира липсващите точки с данни като нула.

Аргументът за агрегиране не е задължителен и контролира каква функция се използва за агрегиране на точки от данни, когато времевата скала съдържа дублирани стойности. По подразбиране е 1, което определя СРЕДНА. Други опции са дадени в таблицата по-долу.

Стойност Поведение
1 (или пропуснато) СРЕДНО АРИТМЕТИЧНО
2 БРОЯ
3 КОНТА
4 МАКС
5 МЕДИАНА
6 МИН
7 СУММА

Грешки

Функцията FORECAST.ETS.STAT ще върне грешки, както е показано по-долу.

Грешка Защото
# СТОЙНОСТ!
  • сезонността не е числова
  • data_completion не е числово
  • агрегирането не е числово
# N / A
  • стойностите и времевата линия не са еднакви по размер
#NUM
  • Последователната стъпка не може да бъде определена във времевата скала
  • Всички стойности на времевата линия са еднакви
  • Стойността за statistic_type не е в рамките на 1-8
  • Стойността за сезонност не е в рамките на 0-8784
  • Стойността за data_completion не е 0 или 1
  • Стойността за агрегиране не е в рамките на 1-7

Интересни статии...