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：
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Values 必要。 值是歷史值，您想要預測下一點。
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時間表 必要。 這是數值資料的獨立陣列或範圍。 時程表中的日期之間必須有一致的步驟，不能為零。 時程表不需要做為 FORECAST 排序。Ets。STAT 會以隱含方式排序以用於計算。 如果在提供的時程表中無法識別常數步驟，則 FORECAST。Ets。STAT 會#NUM！ 錯誤。 如果時程表包含重複的值，則 FORECAST。Ets。STAT 會#VALUE！ 錯誤。 如果時程表的範圍和值的大小不同，則 FORECAST。Ets。STAT 會#N/A 錯誤。
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Statistic_type 必要。 這是介於 1 到 8 之間的數值，指出要針對計算預測所退回的統計值。
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季節性 選用。 這是數值。 預設值 1 表示 Excel 會自動偵測預測的季節性，並使用正、全數表示季節性模式的長度。 0 表示沒有季節性，表示預測為線性。 正數表示演算法使用此長度的模式做為季節性。 針對任何其他值，則 FORECAST。Ets。STAT 會#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。
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資料完成 選用。 雖然時程表需要資料點之間的常數步進，但 FORECAST。Ets。STAT 最多支援 30% 的資料遺失，並且會自動調整資料。 0 會指出演算法將遺失點視為零。 預設值 1 會完成以鄰近點的平均來說明遺失點。
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聚集 選用。 雖然時程表需要資料點之間的常數步進，但 FORECAST。Ets。STAT 會匯總具有相同時間戳記的多個點。 匯總參數是一個數值，指出要使用哪種方法匯總具有相同時間戳記的數個值。 預設值 0 會使用 AVERAGE，而其他選項為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。
下列是可以傳回的選用統計資料：
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ETS 演算法的 Alpha 參數 會返回基準值參數，較高的值會賦予最近資料點更多權重。
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ETS 演算法的 Beta 參數 會返回趨勢值參數，較高的值會賦予近期趨勢較高的權重。
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ETS 演算法的 Gamma 參數 會返回季節性值參數，較高的值會為最近的季節性期間提供較高的權重。
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MASE 公制 會返回平均絕對誤差量值，這是預測精確度的量值。
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SMAPE 度量 會返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。
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MAE 度量 會返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。
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RMSE 度量 會返回根平均平方誤差度量，這是預測值與觀察值差異的量值。
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偵測到步驟大小 會回到在歷史時程表中偵測到的步驟大小。
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