Как использовать функцию Excel FORECAST.ETS.STAT -

Резюме

Функция Excel FORECAST.ETS.STAT возвращает конкретное статистическое значение, относящееся к прогнозированию временных рядов с помощью функции FORECAST.ETS. Аргумент statistic_type определяет, какая статистика возвращается FORECAST.ETS.STAT.

Цель

Получите статистическую ценность, связанную с прогнозированием

Возвращаемое значение

Запрошенная статистика

Синтаксис

= FORECAST.ETS.STAT (значения, временная шкала, тип_статистики, (сезонность), (завершение_данных), (агрегирование))

Аргументы

  • values - Существующие или исторические значения (значения y).
  • временная шкала - числовые значения временной шкалы (значения x).
  • statistic_type - возвращаемая статистика, числовое значение от 1 до 8 (см. таблицу ниже).
  • сезонность - (необязательно) расчет сезонности (0 = нет сезонности, 1 = автоматически, n = продолжительность сезона в единицах временной шкалы).
  • data_completion - (необязательно) Обработка отсутствующих данных (0 = обрабатывать как ноль, 1 = среднее значение). По умолчанию 1.
  • агрегирование - (необязательно) поведение агрегирования. По умолчанию 1 (СРЕДНИЙ). Смотрите другие варианты ниже.

Версия

Excel 2016

Примечания по использованию

Функция FORECAST.ETS.STAT возвращает заданное статистическое значение, связанное с прогнозированием временных рядов. Аргумент statistic_type определяет, какая статистика возвращается FORECAST.ETS.STAT.

Функция FORECAST.ETS.STAT (необязательно) используется для вывода статистики прогноза как часть функции «Таблица прогнозов» в Excel. Это статистика, относящаяся к прогнозу, созданному функцией, которая отвечает на функцию FORECAST.ETS.

В показанном выше примере функция FORECAST.ETS.STAT была вставлена ​​вручную для вывода всех восьми доступных статистических данных прогноза на основе исторических данных и показанной временной шкалы. Значения statistic_type берутся из столбца F.

Статистические значения

Возвращаемое статистическое значение определяется аргументом statistic_type. В таблице ниже показаны восемь возможных значений и соответствующие результаты.

Ценность Результат Описание
1 Альфа Базовый параметр алгоритма ETS. Более высокие значения придают больший вес последним данным.
2 Бета Параметр тренда алгоритма ETS. Более высокие значения придают больший вес последним тенденциям.
3 Гамма Параметр сезонности алгоритма ETS. Более высокие значения придают больший вес недавним сезонным периодам.
4 MASE Показатель средней абсолютной масштабированной ошибки, показатель точности прогноза.
5 SMAPE Метрика симметричной средней абсолютной процентной ошибки, мера точности, основанная на процентных ошибках.
6 MAE Метрика симметричной средней абсолютной процентной ошибки, мера точности, основанная на процентных ошибках.
7 RMSE Среднеквадратичная метрика ошибки, мера разницы между предсказанными и наблюдаемыми значениями.
8 Размер шага Размер шага, обнаруженный на временной шкале исторических данных.

Примечания к аргументам

Аргумент значений содержит зависимый массив или диапазон данных, также называемых значениями y. Это существующие исторические значения, на основе которых будет рассчитываться прогноз.

Аргумент временной шкалы - это независимый массив или диапазон значений, также называемый значениями x. Временная шкала должна состоять из числовых значений с постоянным интервалом шага. Например, временная шкала может быть годовой, квартальной, ежемесячной, ежедневной и т. Д. Временная шкала также может быть простым списком числовых периодов. Сортировка временной шкалы не требуется.

Аргумент сезонности является необязательным и представляет длину сезонного шаблона, выраженную в единицах временной шкалы. Например, в показанном примере данные являются ежеквартальными, поэтому сезонность может быть выражена как 4, поскольку в году 4 квартала, а сезонная модель - 1 год. Допустимые значения: 0 (без сезонности, использовать линейный алгоритм), 1 (рассчитать сезонный шаблон автоматически) и n (длина сезона вручную, число от 2 до 8784 включительно). Число 8784 = 366 x 24, количество часов в високосном году.

Аргумент data_completion является необязательным и указывает, как FORECAST.ETS должен обрабатывать отсутствующие точки данных. Возможные варианты: 1 (по умолчанию) и ноль. По умолчанию FORECAST.ETS предоставляет недостающие точки данных путем усреднения соседних точек данных. Если указан ноль, FORECAST.ETS будет рассматривать отсутствующие точки данных как ноль.

Аргумент агрегирования является необязательным и определяет, какая функция используется для агрегирования точек данных, когда временная шкала содержит повторяющиеся значения. Значение по умолчанию - 1, что означает СРЕДНЕЕ. Другие варианты приведены в таблице ниже.

Ценность Поведение
1 (или опущено) СРЕДНИЙ
2 COUNT
3 COUNTA
4 МАКСИМУМ
5 МЕДИАНА
6 MIN
7 СУММ

Ошибки

Функция FORECAST.ETS.STAT вернет ошибки, как показано ниже.

ошибка Причина
#ЦЕННОСТЬ!
  • сезонность не числовая
  • data_completion не является числовым
  • агрегирование не является числовым
# N / A
  • значения и временная шкала не одинакового размера
# ЧИСЛО
  • Последовательный шаг не может быть определен на временной шкале
  • Все значения временной шкалы одинаковы
  • Значение statistic_type не находится в пределах 1-8.
  • Значение сезонности не в пределах 0-8784.
  • Значение data_completion не равно 0 или 1
  • Значение для агрегации не в пределах 1-7.

Интересные статьи...