FORECAST.ETS.STAT 函數

會傳回統計值當做時間序列預測。

統計類型指出此函數需要何種統計。

語法

FORECAST.ETS.STAT(values, timeline, statistic_type, [seasonality], [data_completion], [aggregation])

FORECAST.ETS.STAT 函數語法具有下列引數：

• 價值觀 必須。 數值是歷史值，你想預測接下來的點。
• 時間軸 必須。 獨立的數值資料陣列或範圍。 時間軸上的日期之間必須有一致的間隔，不能是零。 時間軸不需要排序，因為是預測。ETS。STAT 會隱含地排序以供計算。 如果在提供的時間軸中無法辨識出固定步數，請進行預測。ETS。STAT 會退還 #NUM！ 錯誤。 如果時間軸有重複的值，請用 FORECAST。ETS。STAT 會退還 #VALUE！ 錯誤。 如果時間軸和數值的範圍大小不一樣，就預測。ETS。STAT 會回傳 #N/A 錯誤。
• Statistic_type 必須。 一個介於1到8之間的數值，表示將回傳的統計量。
• 季節性 可選的。 一個數字值。 預設值為 1 表示 Excel 會自動偵測季節性，並以正整數表示季節性模式的長度。 0 表示無季節性，表示預測將是線性的。 正整數會指示演算法使用此長度的模式作為季節性。 其他數值則為預測。ETS。STAT 會退還 #NUM！ 錯誤。
  支援的季節性上限是 8,760 (一年中的小時數)。 超過該數字的任何季節性都會導致出現 #NUM! 錯誤。
• 資料補全 可選的。 雖然時間軸需要資料點之間的固定步距，但 FORECAST.ETS。STAT 支援最多 30% 的資料缺失，並會自動調整。0 表示將缺失點計算為零的演算法。 預設值為 1，會補足缺失點數，使其成為鄰近點數的平均值。
• 聚合 可選的。 雖然時間軸需要資料點之間的固定步距，但 FORECAST.ETS。STAT 會彙整多個具有相同時間戳記的點。 聚合參數是一個數值，指示將使用哪種方法來彙整多個具有相同時間戳記的值。 預設值 0 會使用 AVERAGE，其他選項則有 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

下列是可以傳回的選用統計資料：

• ETS 演算法的 Alpha 參數 傳回基準值參數，較高的值可增加最近資料點的權重。
• ETS 演算法的 Beta 參數 傳回趨勢值參數，較高的值可增加最近趨勢的權重。
• ETS 演算法的 Gamma 參數 傳回季節性值參數，較高的值可增加最近季節性期間的權重。
• MASE 度量傳回平均絕對尺度誤差度量，此為預測精確度的測量。
• SMAPE 度量傳回對稱平均絕對百分比誤差度量，此為以百分比誤差為基礎的精確度測量。
• MAE 度量傳回對稱平均絕對百分比誤差度量，此為以百分比誤差為基礎的精確度測量。
• RMSE 度量傳回均方根誤差度量，此為預測與觀察值之間的差異測量。
• 偵測到的步階大小傳回歷程時間表中偵測到的步階大小。

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