Funktion PROGNOSE.EXP.MULT
Berechnet die multiplikative(n) Vorhersage(n) (zukünftige Werte) basierend auf vergangenen Werten unter Verwendung der zweifachen oder dreifachen exponentiellen Glättung. Die zweifache exponentielle Glättung wird verwendet, wenn das Argument Periodenlänge 0 ist, ansonsten wird die dreifache exponentielle Glättung verwendet.
Exponentielle Glättung ist eine Methode, um reale Werte aus zeitlichen Reihen zu glätten und damit mögliche zukünftige Werte vorherzusagen.
Die dreifache exponentielle Glättung verwendet Algorithmen, bei denen der Trend sowie periodische Einflüsse berücksichtigt werden. Die doppelte exponentielle Glättung berücksichtigt lediglich den Trend, ohne periodische Einflüsse. Die doppelte exponentielle Glättung führt zu linearen Vorhersagen.
Weitere Informationen zur exponentiellen Glättung finden Sie im zugehörigen Wikipedia-Artikel.
PROGNOSE.EXP.MULT berechnet nach dem Modell
PROGNOSE.EXP.MULT(Stellen; Werte; Zeitraum; [Periodenlänge]; [Vervollständigung]; [Näherung])
Zeitachse (obligatorisch): Eine numerische Matrix oder ein numerischer Bereich. Der Zeitachsenbereich (x-Wert) für die historischen Werte.
Die Zeitachse muss nicht sortiert werden, die Funktionen sortieren sie für Berechnungen.
Die Zeitachsenwerte müssen einen konsistenten Schritt zwischen sich haben.
Wenn in der sortierten Zeitachse keine konstante Stufe identifiziert werden kann, gibt die Funktionen den Fehler #ZAHL! zurück.
Wenn die Bereiche der Zeitachse und der historischen Werte nicht gleich groß sind, geben die Funktionen den Fehler #NV zurück.
Wenn die Zeitachse weniger als 2 Datenperioden enthält, geben die Funktionen den Fehler #WERT! zurück.
Periodenlänge (optional): Eine Zahl Wert >= 0, der Standardwert ist 1. Eine positive ganze Zahl, die die Anzahl an Proben in einer Periode angibt.
Der Wert 1 gibt vor, dass Calc die Anzahl an Proben pro Periode automatisch bestimmt.
Der Wert 0 gibt vor, dass keine periodischen Effekte berücksichtigt werden, die Vorhersage also mit dem Algorithmus der doppelten exponentiellen Glättung ausgeführt wird.
Für alle anderen positiven Zahlen wird der Algorithmus der dreifachen exponentiellen Glättung verwendet.
Für alle nicht ganzen positiven Zahlen gibt die Funktion den Fehler #ZAHL! zurück.
Vervollständigung (optional): Ein logischer Wert WAHR oder FALSCH, eine Zahl 1 oder 0; der Standardwert ist 1 (WAHR). Ein Wert 0 (FALSCH) ergänzt fehlende Datenpunkte mit Nullen als vergangene Werte. Ein Wert 1 (WAHR) ergänzt fehlende Datenpunkte, indem es zwischen den Nachbarwerten interpoliert.
Obwohl der Zeitraum gleichbleibende Abstände zwischen den Datenpunkten erfordert, unterstützt die Funktion nur maximal 30 % fehlende Datenwerte, die sie ergänzen kann.
Näherung (optional): Eine ganze Zahl zwischen 1 und 7, Standard ist 1. Der Parameter Näherung legt fest, welche Methode verwendet wird, um identische Zeitwerte anzunähern:
|
Näherung |
Funktion |
|---|---|
|
1 |
MITTELWERT |
|
2 |
ANZAHL |
|
3 |
ANZAHL2 |
|
4 |
MAX |
|
5 |
MEDIAN |
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6 |
MIN |
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7 |
SUMME |
Obwohl der Zeitraum gleichbleibende Abstände zwischen den Datenpunkten erfordert, nähert die Funktion auch mehrere Punkte an, die denselben Zeitpunkt aufweisen.
=PROGNOSE.EXP.MULT(DATUM(2014;1;1);Werte;Zeitraum;1;WAHR();1)
Ergibt 131,71437427439, die multiplikative Prognose für Januar 2014 basierend auf den oben benannten Bereichen Werte und Zeitraum, mit einer Probe pro Periode, keinen fehlenden Daten und MITTELWERT als Näherung.
=PROGNOSE.EXP.MULT(DATUM(2014;1;1);Werte;Zeitraum;4;WAHR();7)
Ergibt 120,747806144882, die multiplikative Prognose für Januar 2014 basierend auf den oben benannten Bereichen Werte und Zeitraum, mit einer Periodenlänge von 4, keinen fehlenden Daten und SUMME als Näherung.
ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.MULT