FORECAST.ETS.PI.MULT

Vypočítá předpovědní interval(y) pro multiplikativní prognózu založený na historických datech pomocí algoritmu ETS nebo EDS. EDS se použije, pokud je argument délka periody 0, v ostatních případech se použije ETS.

Exponenciální vyrovnávání je metoda vyrovnávání skutečných hodnot časové řady, využívaná pro předpověď pravděpodobných budoucích hodnot.

Trojité exponenciální vyrovnávání (ETS) je představováno sadou algoritmů, které zohledňují trend i periodické (sezónní) vlivy. Dvojité exponenciální vyrovnávání (EDS) se podobá ETS, ale neuvažuje periodické vlivy a jeho výsledky jsou lineární předpovědi.

Ikona tipu

Více informací naleznete v angličtině v článku Wikipedie o exponenciálním vyrovnávání.


FORECAST.ETS.PI.MULT počítá pomocí modelu

předpověď = (základní hodnota + trend * ∆x) * periodická odchylka

tip

Tato funkce je k dispozici od verze LibreOffice 5.2.


Syntaxe

FORECAST.ETS.PI.MULT(cíl; hodnoty; časová osa; [úroveň_spolehlivosti]; [délka_periody]; [doplňování dat]; [agregace])

cíl (vyžadováno): Datum, čas nebo číslo jako jediná hodnota nebo oblast. Bod či oblast dat, pro něž se vypočítá předpověď.

hodnoty (vyžadováno): Číselná matice nebo oblast. Představuje historické hodnoty, na základě nichž chcete předpovídat následující body.

časová osa (vyžadováno): Číselná matice nebo oblast. Oblast s časovou osou (hodnoty X) pro historické hodnoty.

Ikona poznámky

Časová osa nemusí být seřazena, funkce ji pro výpočet seřadí.
Mezi hodnotami časové osy je vyžadován konzistentní krok.
Pokud nelze v seřazené časové ose konstantní krok identifikovat, funkce vrátí chybu #NUM!
Pokud se liší velikost oblastí časové osy a historických hodnot, funkce vrátí chybu #N/A.
Pokud časová osa obsahuje méně než 2 periody dat, funkce vrátí chybu #VALUE!


hladina spolehlivosti (povinné): Číselná hodnota mezi 0 a 1 (otevřený interval), výchozí je 0,95. Určuje hladinu spolehlivosti vypočteného předpovědního intervalu.

Ikona poznámky

V případě hodnot <= 0 nebo >= 1 funkce vrátí chybu #NUM!


délka periody (nepovinné): Číselná hodnota >= 0, výchozí je 1. Kladné celé číslo značící počet vzorků v periodě.

Ikona poznámky

Hodnota 1 znamená, že počet vzorků v periodě bude určen automaticky.
Hodnota 0 znamená časovou řadu bez sezónních vlivů, předpověď bude vypočtena pomocí algoritmu EDS.
Pro všechny ostatní kladné hodnoty bude předpověď vypočtena pomocí algoritmu ETS.
Pokud není hodnota kladné celé číslo, funkce vrátí chybu #NUM!


doplňování dat (nepovinné): logická hodnota PRAVDA či NEPRAVDA, nebo číslo 1 či 0, výchozí je 1 (PRAVDA). Hodnota 0 (NEPRAVDA) doplní u chybějících datových bodů jako historické hodnoty nuly. Hodnota 1 (PRAVDA) doplní chybějící datové body interpolací mezi sousedními datovými body.

Ikona poznámky

Ačkoliv je v časové ose vyžadován mezi datovými body konstantní časový krok, funkce umožňují doplnit až 30 % chybějících datových bodů.


agregace (nepovinné): Číselná hodnota od 1 do 7, výchozí je 1. Parametr agregace udává, která metoda bude použita pro agregaci shodných časových hodnot:

Agregace

Funkce

1

AVERAGE

2

COUNT

3

COUNTA

4

MAX

5

MEDIAN

6

MIN

7

SUM


Ikona poznámky

Ačkoliv je v časové ose vyžadován mezi datovými body konstantní časový krok, funkce agregují více bodů v témže čase.


Například s 90% hladinou spolehlivosti bude vypočítání 90% předpovědní interval (90% bodů v budoucnosti bude spadat do předpovídaného rozpětí).

Ikona poznámky

Poznámka k předpovědním intervalům: neexistuje způsob, jak je přesně matematicky vypočítat, k dispozici jsou pouze různé aproximace. S rostoucí vzdáleností předpovídané hodnoty na ose X od pozorované datové sady mají předpovědní intervaly tendenci být příliš optimistické.


Pro ETS Calc používá aproximaci využívající 1000 výpočtů s náhodnými změnami v rámci směrodatné odchylky pozorované datové sady (historických hodnot).

Příklad

Tabulka níže obsahuje časovou řadu a jí příslušející hodnoty:

A

B

1

Časová osa

Hodnoty

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);Hodnoty;Časová_osa;0,9;1;TRUE();1)

Vrátí 20,1040952101013, multiplikativní předpovědní interval pro leden 2014 založený na výše uvedených pojmenovaných oblastech Hodnoty a Časová_osa , úrovní spolehlivosti 90% (=0,9) s jedním vzorkem na periodu, bez chybějících dat a s agregací AVERAGE.

=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Hodnoty;Časová_osa;0,8;4;TRUE();7)

Vrátí 23,4416821953741, předpovědní interval pro multiplikativní prognózu pro leden 2014 založený na výše uvedených pojmenovaných oblastech Hodnoty a Časová_osa s úrovní spolehlivosti 0,8, periodou o délce 4, bez chybějících dat a s agregací SUM.

Podpořte nás!