FORECAST.ETS 関数

指数三重平滑化 (ETS) アルゴリズムの AAA バージョンを使用して、既存の (履歴) 値に基づき将来の値を計算または予測します。 予測値は、指定の目標期日における履歴値の継続であり、タイムラインの継続である必要があります。 この関数を使うと、将来の売上高、商品在庫量、消費動向などを予測できます。

この関数では、タイムラインが異なるポイント間で一定の間隔で編成されていることが必要です。 たとえば、毎月 1 日の値を使用した月別のタイムラインや、年ごとのタイムライン、数字のインデックスのタイムラインなどがあります。 このタイプのタイムラインでは、詳細な生データを集めてから予測を行うのが有効な方法で、より正確な予測結果が得られます。

構文

FORECAST.ETS(目標期日, 値, タイムライン, [季節性], [データ コンプリート], [集計])

FORECAST.ETS 関数の書式には、次の引数があります。

  • Target_date    必ず指定します。 予測する従属変数の値に対する独立変数の値を、数値で示します。 目標の日付には、日付/時刻または数値を指定できます。 対象の日付が、履歴タイムラインの終了日より前の日付である場合。この #NUM を返します。 エラーが表示されます。

  •     必ず指定します。 [値] は、次のポイントを予測する履歴の値です。

  • タイムライン   必ず指定します。 数値データの独立した配列または範囲を指定します。 タイムラインの日付には、ゼロ以外の一定の間隔が必要です。 タイムラインの並べ替えは不要です。 FORECAST.ETS が計算用にタイムラインを暗黙的に並べ替えます。 提供されたタイムラインで一定の間隔を特定できない場合、Forecast.ETS は #NUM! エラーを返します。 タイムラインに重複する値が含まれる場合、FORECAST.ETS は #VALUE! エラーを返します。 タイムラインおよび値の範囲が同じ大きさでない場合、FORECAST.ETS は #N/A エラーを返します。

  • 季節性     省略可能です。 数値。 既定値は1で、予測の季節が自動的に検出され、季節パターンの長さに対して正の整数が使用されます。 0は、季節がないことを示します。つまり、予測は線形になります。 数値の正の整数は、この長さのパターンを季節として使用するためにアルゴリズムによって示されます。 その他の値、予測。これにより、#NUM が返されます。 エラーが表示されます。

    サポートされている最大の季節性は 8,760 (1 年間の時間数) です。 季節性がこの時間数を超える場合、FORECAST.ETS は #NUM! エラーを返します。

  • データの入力候補    省略可能です。 タイムラインには、データポイントと予測の間の一定のステップが必要です。この機能は、最大30% の欠損データをサポートし、自動的に調整されます。 0は、欠落している点が0であることを示すアルゴリズムを示します。 既定値の1では、ポイントがない場合は、隣接する点の平均になるように設定します。

  • 集計   省略可能です。 タイムラインはデータ要素間で一定の間隔を必要としますが、FORECAST.ETS は同じタイム スタンプを持つ複数のポイントを集計します。 集計パラメーターは、同じタイム スタンプを持つ複数の値を集計するためにメソッドが使用されることを示す数値です。 既定値の 0 は AVERAGE を使用します。 その他のオプションは SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN です。

注:  このページは、自動翻訳によって翻訳されているため、文章校正のエラーや不正確な情報が含まれている可能性があります。 私たちの目的は、このコンテンツがお客様の役に立つようにすることです。 情報が役に立ったかどうか、ご意見をお寄せください。 参考までに、こちらから英語の記事をお読みいただけます。

関連項目

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