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重要: 関数 FORECAST。Ets。Excel for the Web、iOS、または Android では STAT を使用できません。

時系列予測の結果として統計値を返します。

統計の種類は、この関数によって要求される統計を示します。

構文

FORECAST.ETS.STAT(値, タイムライン, 統計の種類, [季節性], [データ コンプリート], [集計])

FORECAST.ETS.STAT 関数の構文では、次の引数を指定します。

  •     必ず指定します。 値は、次のポイントを予測する履歴値です。

  • <c0>タイムライン</c0>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.STAT 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.STAT 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.STAT 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.STAT は #N/A エラーを返します。

  • Statistic_type    必ず指定します。 計算された予測に対して返される統計を示す、1 から 8 までの数値。

  • 季節性     省略可能です。 数値。 既定値 1 は、Excel が予測の季節性を自動的に検出し、季節パターンの長さに正の整数を使用します。 0 は季節性がないことを示します。つまり、予測は線形になります。 正の整数は、この長さのパターンを季節性として使用するアルゴリズムを示します。 その他の値の場合は、FORECAST。Ets。STAT は #NUM を返します。 エラーのあるセルを選びます。

    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。

  • データ入力候補    省略可能です。 タイムラインではデータ ポイント間の一定のステップが必要ですが、FORECAST です。Ets。STAT では、最大 30% の不足データがサポートされ、自動的に調整されます。0 は、欠落しているポイントを 0 として考慮するアルゴリズムを示します。 既定値の 1 は、隣接するポイントの平均として指定することで、欠落しているポイントを考慮します。

  • <c0>集計</c0>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.STAT 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。

返される可能性があるのは、以下のオプションの統計です。

  • <c0>ETS アルゴリズムのアルファ パラメーター</c0>基準値パラメーターを返します。    値を大きくすると、最近のデータ要素の重みが大きくなります。

  • <c0>ETS アルゴリズムのベータ パラメーター</c0>傾向値パラメーターを返します。    値を大きくすると、最近の傾向の重みが大きくなります。

  • <c0>ETS アルゴリズムのガンマ パラメーター</c0>季節性の値パラメーターを返します。    値を大きくすると、最近の季節の重みが大きくなります。

  • <c0>MASE メトリック</c0>平均絶対スケーリング誤差メトリックを返します。    予測精度の測定です。

  • <c0>SMAPE メトリック</c0>対称平均絶対割合誤差メトリックを返します。    割合誤差に基づく精度測定です。

  • <c0>MAE メトリック</c0>対称平均絶対割合誤差メトリックを返します。    割合誤差に基づく精度測定です。

  • <c0>RMSE メトリック</c0>二乗平均二乗エラー メトリックを返します。    予測値と観測値の差異の測定です。

  • ステップ サイズが検出されました    履歴タイムラインで検出されたステップ サイズを返します。

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Excel FORECAST を使用してブックをダウンロードするには、このリンクをクリックします。ETS 関数の例

補足説明

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関連項目

Forecasting 関数 (リファレンス)

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