會針對指定目標日期的預測值,返回信賴區間。 信賴區間為 95%,表示預期未來 95% 的點數會落在結果 FORECAST 的這個範圍內。ETS 預測 (常態分配) 。 使用信賴區間可協助掌握預測模型的準確性。 間隔越小,這個特定點的預測就會更加信賴。

語法

FORECAST.ETS.CONFINT(target_date, values, timeline, [confidence_level], [seasonality], [data_completion], [aggregation])

FORECAST.ETS.CONFINT 函數語法具有下列引數:

  • Target_date    必要。 這是要預測值的資料點。 目標日期可以是日期/時間或數字。 如果目標日期是歷程時間表結束之前按時間先後排列,則 FORECAST.ETS.CONFINT 會傳回 #NUM! 錯誤。

  •     必要。 值是歷史值,這是要預測下一個點數的數值。

  • 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。 時程表不需要排序為 FORECAST。Ets。CONFINT 會隱含排序以用於計算。 如果所提供的時程表中無法識別常數步驟,則 FORECAST。Ets。CONFINT 會#NUM! 錯誤。 如果時程表包含重複的值,則 FORECAST。Ets。CONFINT 會#VALUE! 錯誤。 如果時程表的範圍和值大小不同,則 FORECAST。Ets。CONFINT 會#N/A 錯誤。

  • Confidence_level    選用。 介於 0 到 1 (不含) 之間的數值,指出計算後信賴區間的信賴等級。 例如,信賴區間 90% 表示會計算 90% 的信賴度 (90% 的未來點會落在此預測半徑內)。 預設值是 95%。 若數字超出範圍 (0,1),FORECAST.ETS.CONFINT 會傳回 #NUM! 錯誤。

  • 季節性     選用。 數值。 預設值 1 表示Excel預測時自動偵測季節性,並使用正的全數位表示季節性圖樣的長度。 0 表示沒有季節性,表示預測為線性。 正的全數位會指出演算法會使用此長度的模式做為季節性。 針對任何其他值,FORECAST。Ets。CONFINT 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。

  • 資料完成    選用。 雖然時程表需要資料點之間的常數步驟,但 FORECAST。Ets。CONFINT 支援多達 30% 的資料遺失,並會自動調整。 0 會指出將遺漏點視為零的演算法。 預設值 1 會以相鄰點的平均值完成,以說明遺漏的點數。

  • 聚集    選用。 雖然時程表需要資料點之間的常數步驟,但 FORECAST。Ets。CONFINT 會匯總多個具有相同時間戳記的點。 匯總參數是一個數值,指出會使用哪種方法以相同的時間戳記匯總多個值。 預設值 0 會使用 AVERAGE,而其他選項為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

預測函數 (參照)

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