
Резюме
Функція Excel FORECAST.ETS.STAT повертає певне статистичне значення, пов'язане з прогнозуванням часових рядів за допомогою функції FORECAST.ETS. Аргумент statistic_type визначає, яку статистику повертає FORECAST.ETS.STAT.
Призначення
Отримайте статистичне значення, пов’язане з прогнозуваннямПовернене значення
Запитана статистикаСинтаксис
= FORECAST.ETS.STAT (значення, шкала часу, тип статистики, (сезонність), (заповнення_даних), (агрегація))Аргументи
- значення - Існуючі або історичні значення (значення y).
- timeline - числові значення часової шкали (значення x).
- statistic_type - статистика для повернення, числове значення від 1 до 8 (див. таблицю нижче).
- сезонність - (необов’язково) Розрахунок сезонності (0 = відсутність сезонності, 1 = автоматична, n = тривалість сезону в одиницях часової шкали).
- data_completion - (необов’язково) Відсутня обробка даних (0 = вважати нулем, 1 = середнім). За замовчуванням 1.
- агрегація - (необов’язково) Агрегаційна поведінка. За замовчуванням 1 (СЕРЕДНІЙ). Інші варіанти див. Нижче.
Версія
Excel 2016Примітки щодо використання
Функція FORECAST.ETS.STAT повертає задане статистичне значення, пов'язане з прогнозуванням часових рядів. Аргумент statistic_type визначає, яку статистику повертає FORECAST.ETS.STAT.
Функція FORECAST.ETS.STAT (необов’язково) використовується для виведення статистики прогнозів як частина функції «Аркуш прогнозу» в Excel. Це статистичні дані, що мають відношення до прогнозу, створеного функцією, яка відповідає на функцію FORECAST.ETS.
У наведеному вище прикладі функція FORECAST.ETS.STAT була вставлена вручну, щоб вивести всі вісім доступних статистичних даних прогнозу на основі історичних даних та часової шкали. Значення statistic_type надходять із стовпця F.
Статистичні значення
Статистичне значення, яке повертається, визначається аргументом statistic_type. У таблиці нижче показано вісім можливих значень та відповідні результати.
Значення | Результат | Опис |
---|---|---|
1 | Альфа | Базовий параметр алгоритму ETS. Більш високі значення надають більшої ваги останнім даним. |
2 | Бета | Параметр тренду алгоритму ETS. Більш високі значення надають більшої ваги останнім тенденціям. |
3 | Гамма | Параметр сезонності алгоритму ETS. Більш високі значення надають більшої ваги останнім сезонним періодам. |
4 | МАСА | Середня абсолютна метрична похибка, показник точності прогнозу. |
5 | КУПИТИ | Показник середньої симетричної абсолютної відсоткової похибки, міра точності, що базується на відсотках помилок. |
6 | МАЕ | Показник середньої симетричної абсолютної відсоткової похибки, міра точності, що базується на відсотках помилок. |
7 | RMSE | Середньоквадратична метрика похибки, показник різниці між передбачуваними та спостережуваними значеннями. |
8 | Розмір кроку | Розмір кроку, виявлений на хронології історичних даних. |
Примітки до аргументів
Аргумент значень містить залежний масив або діапазон даних, які також називаються значеннями y. Це існуючі історичні значення, з яких буде обчислюватися прогноз.
Аргумент часової шкали - це незалежний масив або діапазон значень, які також називаються значеннями x. Графік часу повинен складатися з числових значень з постійним інтервалом кроку. Наприклад, хронологія може бути річною, щоквартальною, щомісячною, щоденною тощо. Графік може також представляти собою простий перелік числових періодів. Не потрібно впорядковувати часову шкалу.
Аргумент сезонності необов’язковий і відображає довжину сезонної моделі, виражену в одиницях часової шкали. Наприклад, у наведеному прикладі дані є щоквартальними, тому сезонність можна подати як 4, оскільки в році буває 4 квартали, а сезонна картина - 1 рік. Допустимі значення: 0 (відсутність сезонності, використовуйте лінійний алгоритм), 1 (автоматично обчислюйте сезонний зразок) та n (тривалість сезону вручну, число від 2 до 8784 включно). Число 8784 = 366 х 24, кількість годин у високосному році.
Аргумент data_completion необов'язковий і вказує, як FORECAST.ETS повинен обробляти відсутні точки даних. Параметри: 1 (за замовчуванням) та нуль. За замовчуванням FORECAST.ETS надаватиме відсутні точки даних шляхом усереднення сусідніх точок даних. Якщо вказано нуль, FORECAST.ETS буде обробляти відсутні точки даних як нуль.
Аргумент агрегування необов’язковий і визначає, яка функція використовується для об’єднання точок даних, коли шкала часу містить повторювані значення. Типовим значенням є 1, яке вказує СЕРЕДНІЙ. Інші варіанти наведені в таблиці нижче.
Значення | Поведінка |
---|---|
1 (або опущено) | СЕРЕДНІЙ |
2 | РАХУВАТИ |
3 | КОНТА |
4 | МАКС |
5 | МЕДІАН |
6 | ХВ |
7 | СУММА |
Помилки
Функція FORECAST.ETS.STAT поверне помилки, як показано нижче.
Помилка | Причина |
---|---|
# ЗНАЧЕННЯ! |
|
# Не застосовується |
|
#NUM |
|