Функция FORECAST.ETS.STAT.MULT

Връща статистическите стойности, които са резултат от алгоритмите ETS/EDS.

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.

Вижте статията в Уикипедия за експоненциално изглаждане за повече информация (на английски).

FORECAST.ETS.STAT.MULT изчислява с модела

прогноза = (базова стойност + тренд * ∆x) * периодично_отклонение

Синтаксис

FORECAST.ETS.STAT.MULT (стойности, време, статистика, [дължина_на_периода], [допълване_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!.

статистика (задължителен): числова стойност от 1 до 9. Стойност, която показва коя статистика да бъде изчислена за дадените стойности.

Могат да се изчисляват следните статистики:

Стойност	Статистика
1	Изглаждащ параметър алфа на алгоритъма ETS (база)
2	Изглаждащ параметър гама на алгоритъма ETS (тренд)
3	Изглаждащ параметър бета на алгоритъма ETS (периодично отклонение)
4	Средна абсолютна мащабирана грешка (MASE) – мярка за точността на прогноза.
5	Симетрична средна абсолютна процентна грешка (SMAPE) – мярка за точност, базирана на процентни грешки.
6	Средна абсолютна грешка (MAE) – мярка за точността на прогноза.
7	Средноквадратична грешка (RMSE) – мярка за разликите между прогнозираните и наблюдаваните стойности.
8	Размер на стъпката, изведена от времевата скала (за x). Когато бъде открита стъпка в месеци, тримесечия или години, размерът на стъпката е в месеци, иначе – в дни, ако скалата е с дати (часове) и числов в останалите случаи.
9	Брой на измерванията в един период – същото като аргумента дължина_на_периода или изчислен брой, ако дължина_на_периода е 1.

дължина_на_периода (незадължителен): Числова стойност ≥ 0, подразбира се 1. Положително цяло число, указващо броя наблюдения в период.

Стойност 1 указва, че Calc трябва да определи броя на наблюденията в един период автоматично.
Стойност 0 означава, че няма периодични влияния и прогнозата се изчислява с алгоритми EDS.
За останалите положителни стойности прогнозите се изчисляват с алгоритми ETS.
За стойности, които не са положителни цели числа, функциите връщат грешка #NUM!.

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.

Пример

Долната таблица съдържа времева скала и свързаните с нея стойности:

1	Време	Стойности
	A	B
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.STAT.MULT(Стойности;Време;5;1;TRUE();1)

Връща 0,084073452803966, мултипликативната статистика на базата на горните наименувани диапазони Стойности и Време по-горе, със симетрична средна абсолютна процентна грешка (SMAPE), едно наблюдение на период, без липсващи данни и с агрегация чрез функцията AVERAGE.

=FORECAST.ETS.STAT.MULT(Стойности;Време;7;1;TRUE();7)

Връща 15,8372533480997, мултипликативната статистика на базата на горните наименувани диапазони Стойности и Време по-горе, със средноквадратична грешка, без липсващи данни и с агрегация чрез функцията SUM.

Техническа информация

Тази функция е налична от LibreOffice 5.2.

Тази функция не е част от стандарта Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Version 1.3. Part 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format. Пространството от имена е

ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.STAT.MULT

Уикистраница за FORECAST.ETS.STAT.MULT

Вижте също: FORECAST.ETS.ADD, FORECAST.ETS.MULT, FORECAST.ETS.STAT.ADD, FORECAST.ETS.PI.ADD, FORECAST.ETS.PI.MULT, FORECAST.ETS.SEASONALITY, FORECAST, FORECAST.LINEAR