Функция FORECAST.ETS.SEASONALITY
Връща броя наблюдения в един период, както се изчислява от Calc във функциите FORECAST.ETS, когато аргументът дължина_на_периода е 1.
Експоненциалното изглаждане е метод за изглаждане на съществуващи стойности в хронологична поредица с цел прогнозиране на вероятни бъдещи стойности.
Експоненциалното тройно изглаждане (ETS) е набор от алгоритми, в които се обработват трендове и периодични (сезонни) влияния. Експоненциалното двойно изглаждане (EDS) е подобно на ETS, но без периодичните влияния. EDS създава линейни прогнози.
Същият резултат се връща с функциите FORECAST.ETS.STAT, когато аргументът статистика е равен на 9 (и дължина_на_периода е 1).
Тази функция е налична от LibreOffice 5.2
FORECAST.ETS.SEASONALITY (стойности, време, [довършване_на_данните], [агрегация])
стойности (задължителен): Масив или диапазон от клетки с числа. Стойности са съществуващите стойности, на които се базира прогнозата.
време (задължителен): Масив или диапазон от клетки с числа. Времевата скала (стойности на x) за съществуващите стойности.
Времевата скала може и да не е сортирана, функциите я сортират при изчисляване.
Стойностите от нея трябва да са през една и съща стъпка.
Ако от сортираните времеви стойности не може да се изведе постоянна стъпка, функциите връщат грешка #NUM!.
Ако диапазоните от клетки за времевата скала и съответстващите ѝ стойности са с различен размер, функциите връщат грешка #N/A.
Ако времевата скала съдържа по-малко от два периода от данни, функциите връщат грешка #VALUE!.
допълване_на_данните (незадължителен): логическа стойност TRUE или FALSE, числова 1 или 0, подразбира се 1 (TRUE). Стойност 0 (FALSE) означава заместване на липсващите данни с нули. При стойност 1 (TRUE) липсващите данни се заместват чрез интерполация между съседните стойности.
Макар че за времевата скала се изисква постоянна стъпка между данните, функцията поддържа до 30% липсващи данни и ги допълва автоматично.
агрегация (незадължителен): Числова стойност от 1 до 7, подразбира се 1. Параметърът определя кой метод да се използва за агрегиране на еднаквите времеви стойности:
Агрегация
|
Функция
|
1
|
AVERAGE
|
2
|
COUNT
|
3
|
COUNTA
|
4
|
MAX
|
5
|
MEDIAN
|
6
|
MIN
|
7
|
SUM
|
Макар че за времевата скала се изисква постоянна стъпка между данните, функциите включват в агрегацията и точки с едни и същи стойности за време.
Долната таблица съдържа времева скала и свързаните с нея стойности:
|
A
|
B
|
1
|
Време
|
Стойности
|
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.SEASONALITY(Стойности;Време;TRUE();1)
Връща 6, броя наблюдения в период на базата на наименуваните диапазони Стойности и Време от по-горе, без липсващи данни и с агрегация чрез функцията AVERAGE.