FORECAST.ETS.STAT 函数

返回作为时间序列预测的结果的统计值。

统计值类型表明此函数请求的统计信息。

语法

FORECAST.ETS.STAT(值, 时间线, statistic_type, [季节性], [data_completion], [聚合])

FORECAST.ETS.STAT 函数语法具有以下参数：

• 值 必填。 值是历史值，要预测其下一个点。
• 时间表 必填。 数值数据的独立数组或范围。 时间线中的日期之间必须具有一致的步骤，并且不能为零。 无需将时间线作为 FORECAST 进行排序。Ets。STAT 将隐式对它进行排序，以便进行计算。 如果无法在提供的 时间线 中标识常量步骤，则为 FORECAST。Ets。STAT 将返回 #NUM！ 错误。 如果时间线包含重复值，则为 FORECAST。Ets。STAT 将返回 #VALUE！ 错误。 如果时间线和值的范围大小不相同，则为 FORECAST。Ets。STAT 将返回 #N/A 错误。
• Statistic_type 必填。 一个介于 1 和 8 之间的数值，指示将为计算的预测返回哪个统计信息。
• 季节性 选。 数值。 默认值 1 表示 Excel 自动检测预测的季节性，并使用正整数作为季节性模式的长度。 0 表示没有季节性，这意味着预测将是线性的。 正整数将向算法指示使用此长度的模式作为季节性。 对于任何其他值，请为 FORECAST。Ets。STAT 将返回 #NUM！ 错误。
  最大支持 seasonality 是8,760（一年中的小时数）。 该数字上方的任何 seasonality 将导致"# NUM ! 错误。
• 数据完成 选。 尽管时间线需要在数据点之间执行恒定的步长，但 FORECAST。Ets。STAT 最多支持 30% 的缺失数据，并会自动调整数据。0 将指示算法将缺失点算作零。 默认值 1 将通过完成缺失积分作为邻近积分的平均值来说明缺失积分。
• 聚集 选。 尽管时间线需要在数据点之间执行恒定的步长，但 FORECAST。Ets。STAT 将聚合具有相同时间戳的多个点。 聚合参数是一个数值，指示将使用哪种方法聚合具有相同时间戳的多个值。 默认值 0 将使用 AVERAGE，而其他选项为 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

下列可选的统计信息可以返回：

• Alpha ets 算法的参数 返回参数较高值"基值为最近的数据点的详细粗细。
• Beta ets 算法的参数 返回参数的趋势值较高值为最近的趋势的详细粗细。
• ets 算法的伽玛参数 返回参数 seasonality 值较高值为"最近使用的季节性期间内的详细粗细。
• mase 跃点 返回绝对按比例缩放的错误平均值跃点数度量值预测的准确性。
• smape 跃点 返回绝对跃点数基于百分比错误的准确性度量值的百分比错误的对称平均值。
• mae 跃点 返回绝对跃点数基于百分比错误的准确性度量值的百分比错误的对称平均值。
• rmse 跃点 返回 根 平均值平方值错误跃点数预测和观察值之间的差异的度量。
• 检测到步骤大小 返回历史时间线中检测到的步骤大小。

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