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:

  •     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。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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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:

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

下載範例活頁簿

按一下此連結以下載具有 [預測Excel的活頁簿。ETS 函數範例

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另請參閱

預測函數 (參照)

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