ПРЕДСКАЗ.ETS.СТАТ

Возвращает статистическое значение, являющееся результатом прогнозирования временного ряда.

Тип статистики определяет, какая именно статистика используется этой функцией.

Синтаксис

ПРЕДСКАЗ.ETS.СТАТ(значения;временная_шкала;тип_статистики;[сезонность];[заполнение_данных];[агрегирование])

Аргументы функции ПРЕДСКАЗ.ETS.СТАТ описаны ниже.

• Ценности Обязательно. Значения представляют собой ретроспективные данные, на основе которых прогнозируются последующие значения.
• Временная шкала Обязательно. Независимый массив или интервал числовых данных. Даты в временной шкале должны отстоять одна от другой на фиксированный интервал и не должны быть нулевыми. Сортировать временную шкалу не обязательно, как в функции ПРОГНОЗ. ETS. STAT отсортирует его неявно для расчетов. Если в предоставленной временной шкале не удается определить постоянный шаг, ПРОГНОЗ. ETS. STAT вернет #NUM! . Если временная шкала содержит повторяющиеся значения, функция ПРОГНОЗ. ETS. STAT вернет #VALUE! . Если диапазоны временной шкалы и значения различаются, ПРОГНОЗ. ETS. STAT вернет ошибку #N/A.
• Statistic_type Обязательно. Числовое значение от 1 до 8, указывающее, какую статистику будет возвращено для рассчитанного прогноза.
• Сезонность Необязательно. Числовое значение. Для значения по умолчанию 1 Excel автоматически определяет для прогноза сезонность и использует положительные целые числа в качестве длины сезонного шаблона. Значение 0 предписывает не использовать фактор сезонности, в результате чего прогноз будет линейным. Если для этого параметра задано положительное целое число, алгоритм использует его в качестве длины шаблона сезонности. Для любого другого значения — FORECAST. ETS. STAT вернет #NUM! ошибку #ЧИСЛО!.
  Максимальное значение параметра сезонности — 8760 (количество часов в году). Для любого значения больше этого предела возвращается ошибка #ЧИСЛО!.
• Заполнение данных Необязательно. Хотя временная шкала должна быть задана с фиксированным интервалом между точками данных, функция ПРОГНОЗ. ETS. STAT принимает данные, в которых отсутствует до 30 % значений, и выполняет автоматическую коррекцию. Если для этого параметра задано значение 0, алгоритм подставляет вместо отсутствующих точек нули. Если задано значение 1 (вариант по умолчанию), функция определяет отсутствующие значения как среднее между соседними точками.
• Агрегирование Необязательно. Хотя временная шкала должна быть задана с фиксированным интервалом между точками данных, функция ПРОГНОЗ. ETS. STAT объединяет несколько точек с одинаковой меткой времени. Параметр агрегирования — это числовое значение, определяющее способ агрегирования нескольких значений с одинаковой меткой времени. Для значения по умолчанию 0 используется метод СРЗНАЧ; также доступны варианты СУММ, СЧЁТ, СЧЁТЗ, МИН, МАКС и МЕДИАНА.

Доступны перечисленные ниже статистические показатели.

• Параметр "альфа" алгоритма ETS Возвращает значение параметра базы: чем оно больше, тем больше вес более новых точек данных.
• Параметр "бета" алгоритма ETS Возвращает значение параметра тренда: чем оно больше, тем больше вес более нового тренда.
• Параметр "гамма" алгоритма ETS Возвращает значение параметра сезонности: чем оно больше, тем больше вес более нового сезонного периода.
• Показатель MASE Возвращает среднюю абсолютную масштабированную погрешность — меру точности прогноза.
• Показатель SMAPE Возвращает симметричную среднюю абсолютную процентную погрешность —меру точности на основе процентных погрешностей.
• Показатель MAE Возвращает симметричную среднюю абсолютную процентную погрешность —меру точности на основе процентных погрешностей.
• Показатель RMSE Возвращает среднеквадратическую погрешность — меру расхождения между спрогнозированными и наблюдаемыми значениями.
• Определенная величина шага Возвращает величину шага, определенную во временной шкале ретроспективных значений.

Скачайте пример книги.

Щелкните эту ссылку, чтобы скачать книгу с Excel FORECAST. Примеры использования функции ETS

Дополнительные сведения

Вы всегда можете задать вопрос эксперту в Excel Tech Community или получить поддержку в сообществах.