重要: 函數 FORECAST。ETS。STAT 不適用於Excel iOS 或 Android 的 STAT。
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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值 必要。 值是歷史值，這是要預測下一個點數的數值。
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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。 時程表不需要排序為 FORECAST。ETS。STAT 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。STAT 會#NUM！ 。 如果時程表包含重複的值，則 FORECAST。ETS。STAT 會#VALUE！ 。 如果時程表的範圍和值大小不同，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，指出要針對計算的預測返回哪個統計值。
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季節性 選擇性。 數值。 預設值 1 表示Excel預測時自動偵測季節性，並使用正、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。STAT 會#NUM！ 。
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 選擇性。 雖然時程表需要資料點之間的常數步驟，但 FORECAST。ETS。STAT 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。
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聚集 選擇性。 雖然時程表需要資料點之間的常數步驟，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。
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 會返回底值參數，較高的值會賦予最近的資料點更多權重。
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ETS 演算法的 Beta 參數 會返回趨勢值參數，較高的值會賦予最近的趨勢更多權重。
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ETS 演算法的 Gamma 參數 會返回季節性值參數，較高的值會賦予最近的季節性期間更多權重。
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MASE 公制 會返回平均絕對縮放誤差量值 ，這是預測精確度的量值。
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SMAPE 公制 會返回對稱平均值絕對百分比誤差量值，這是根據百分比誤差所根據的精確度測量。
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MAE 公制 會返回對稱平均值絕對百分比誤差量值，這是根據百分比誤差所根據的精確度測量。
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RMSE 公制 會返回平方根誤差量值 ，這是預測值與觀察值之間的差異量值。
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偵測到步驟大小 會返回在歷史時程表中偵測到的步驟大小。
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