FORECAST.ETS.PI.MULT

Innhold

# FORECAST.ETS.PI.MULT-funksjon

Beregner prediksjonsintervallet(e) for multiplikativ prognose basert på historiske data ved hjelp av ETS- eller EDS-algoritmer.. EDS brukes når argumentet period_length er 0, ellers brukes ETS.

Eksponentiell utjevning er en metode for å jevne ut reelle verdier i tidsserier for å forutsi sannsynlige fremtidige verdier.

Eksponentiell trippel utjevning (ETS) er et sett med algoritmer der både trendmessige og periodiske (sesongmessige) påvirkninger behandles. Eksponentiell dobbel utjevning (EDS) er en algoritme som ETS, men uten de periodiske påvirkningene. EDS produserer lineære prognoser.

Se Wikipedia om eksponentielle utjevningsalgoritmer for mer informasjon.

FORECAST.ETS.PI.MULT beregner med modellen

prognose = ( grunnverdi + trend * ∆x ) * periodisk_aberrasjon.

### Syntaks

FORECAST.ETS.PI.MULT(mål, verdier, tidslinje, [konfidensnivå], [periodelengde], [data_fullføring], [aggregering])

mål (obligatorisk): En dato, klokkeslett eller numerisk enkeltverdi eller område. Datapunktet/området som en prognose skal beregnes for.

verdier (obligatorisk): En numerisk matrise eller rekkevidde. verdier er de historiske verdiene som du vil forutsi de neste punktene for.

tidslinje (obligatorisk): En numerisk matrise eller rekkevidde. Tidslinjen (x-verdi) for de historiske verdiene.

Tidslinjen trenger ikke å sorteres, funksjonene vil sortere den for beregninger.
Tidslinjeverdiene må ha et konsistent trinn mellom seg.
Hvis et konstant trinn ikke kan identifiseres i den sorterte tidslinjen, fungerer funksjonene vil returnere #NUM! feil.
Hvis områdene for både tidslinjen og de historiske verdiene ikke er like store, vil funksjonene returnere #N/A-feilen.
Hvis tidslinjen inneholder færre enn 2 dataperioder, vil funksjonene returnerer #VALUE! feil.

konfidensnivå (obligatorisk): En numerisk verdi mellom 0 og 1 (eksklusivt), standard er 0,95. En verdi som indikerer et konfidensnivå for det beregnede prediksjonsintervallet.

Med verdier <= 0 eller >= 1, vil funksjonene returnere #NUM! Feil.

periodelengde (valgfritt): En numerisk verdi >= 0, standardverdien er 1. Et positivt heltall som indikerer antall prøver i en periode.

En verdi på 1 indikerer at Calc skal bestemme antall prøver i en periode automatisk.
En verdi på 0 indikerer ingen periodiske effekter, en prognose beregnes med EDS-algoritmer.
For alle andre positive verdier beregnes prognoser med ETS-algoritmer.
For verdier som ikke er et positivt heltall, vil funksjonene returnere #NUM! Feil.

data_fullføring (valgfritt): en logisk verdi SANN eller USANN, en numerisk 1 eller 0, standard er 1 (SANN). En verdi på 0 (USANN) vil legge til manglende datapunkter med null som historisk verdi. En verdi på 1 (SANN) vil legge til manglende datapunkter ved å interpolere mellom de tilstøtende datapunktene.

Selv om tidslinjen krever et konstant trinn mellom datapunktene, støtter funksjonen opptil 30 % manglende datapunkter, og vil legge til disse datapunktene.

aggregering (valgfritt): En numerisk verdi fra 1 til 7, med standard 1. Aggregeringsparameteren angir hvilken metode som skal brukes for å samle identiske tidsverdier:

Aggregasjon | Funksjon
--- | ---
1 | GJENNOMSNITT (AVERAGE på engelsk)
2 | ANTALL (COUNT på engelsk)
3 | ANTALLA (COUNTA på engelsk)
4 | MAKS (MAX på engelsk)
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUMMER

Selv om tidslinjen krever et konstant trinn mellom datapunkter, vil funksjonene samle flere punkter som har samme tidsstempel.

For eksempel, med et 90 % konfidensnivå, vil et 90 % prediksjonsintervall bli beregnet (90 % av fremtidige poeng skal falle innenfor denne radiusen fra prognosen).

Merknad om prediksjonsintervaller: det er ingen eksakt matematisk måte å beregne dette på for prognoser, det er forskjellige tilnærminger. Prediksjonsintervaller har en tendens til å bli stadig mer "overoptimistiske" når man øker avstanden til prognose-X fra observasjonsdatasettet.

For ETS bruker Calc en tilnærming basert på 1000 beregninger med tilfeldige variasjoner innenfor standardavviket til observasjonsdatasettet (de historiske verdiene).

#### Eksempel

Tabellen nedenfor inneholder en tidslinje og tilhørende verdier:

| A | B
1 | Tidslinje | Verdi
--- | --- | ---
2 | 01/2013 | 112
3 | 02/2013 | 118
4 | 03/2013 | 132
5 | 04/2013 | 100
6 | 05/2013 | 121
7 | 06/2013 | 135
8 | 07/2013 | 148
9 | 08/2013 | 148
10 | 09/2013 | 136
11 | 10/2013 | 119
12 | 11/2013 | 104
13 | 12/2013 | 118

=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Verdier;Tidslinje;0.9;1;SANN();1)

Returnerer 20.1040952101013, prediksjonsintervallet for multiplikativ prognose for januar 2014 basert på verdier og tidslinje navngitte områder ovenfor, konfidensnivå på 90 % (=0,9) med ett utvalg per periode, ingen manglende data, og AVERAGE som aggregering.

=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Verdier;Tidslinje;0.8;4;SANN();7)

Returnerer 27,5285874381574, prediksjonsintervallet for multiplikativ prognose for januar 2014 basert på verdier og tidslinje navngitte områder ovenfor, med konfidensnivå på 0,8, periodelengde på 4, ingen manglende data, og SUM som aggregering.

#### Teknisk informasjon

Denne funksjonen har vært tilgjengelig siden LibreOffice 5.2.

Denne funksjonen er IKKE en del av Open Document Format for Office-applikasjoner (OpenDocument) versjon 1.3. Del 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format-standard. Navnerommet er

ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.PI.MULT

Lignende emner

FORECAST.ETS.PI.MULT wiki side.

Se også: FORECAST.ETS.ADD, FORECAST.ETS.MULT, FORECAST.ETS.STAT.ADD, FORECAST.ETS.STAT.MULT, FORECAST.ETS.PI.ADD, FORECAST.ETS.SEASONALITY, FORECAST, FORECAST.LINEAR

Supporter oss!