El alisamiento exponencial es un método que empareja los valores reales en una serie temporal para así pronosticar los valores futuros probables.

El alisamiento exponencial triple (ETS, por sus siglas en inglés) es un conjunto de algoritmos en los cuales se procesan la tendencia y las influencias periódicas (de temporada). El alisamiento exponencial doble (EDS) es un algoritmo parecido a ETS, pero sin las influencias periódicas. EDS produce pronósticos lineales.

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Objetivo (obligatorio): Una fecha, hora, valor numérico o área. El dato señalado por el cual se calcula un pronóstico.

Valores (obligatorios): una matriz numérica o un intervalo. Los Valores son los valores históricos para los cuales se quieren pronosticar los próximos puntos.

Plazo (obligatorio): una matriz numérica o un intervalo. El intervalo del plazo (valor de x) de los valores históricos.

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No es necesario que el plazo esté ordenado, ya que las funciones lo ordenarán para realizar los cálculos.
Los avances entre los valores del plazo deben ser uniformes.
Si no se puede identificar un avance constante en el plazo ordenado, las funciones devolverán el error #¡NUM!
Si los intervalos del plazo y los valores históricos no tienen el mismo tamaño, las funciones devolverán el error #N/D.
Si el plazo contiene menos de dos períodos de datos, las funciones devolverán el error #¡VALOR!


compleción_datos (opcional): un valor lógico VERDADERO o FALSO o un valor numérico de 1 o 0; el predeterminado es 1 (VERDADERO). El valor 0 (FALSO) añadirá los puntos de datos faltantes con valor histórico de cero. El valor 1 (VERDADERO) añadirá los puntos de datos faltantes interpolando entre dos puntos vecinos.

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Aunque el plazo necesita que los avances entre los puntos de datos sean constantes, la función admite que falte hasta un 30 % de los puntos de datos, y los añadirá automáticamente.


totalización (opcional): un valor numérico entre 1 y 7; 1 es el predeterminado. El parámetro de totalización indica qué método se utilizará para totalizar valores de tiempo idénticos:

Totalización

Función

1

PROMEDIO

2

CONTAR

3

CONTARA

4

MAX

5

MEDIANA

6

MIN

7

SUMA


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Aunque el plazo necesita que los avances entre los puntos de datos sean constantes, las funciones totalizarán los distintos puntos que posean la misma fecha y hora.


tipo_estadística (obligatorio): un valor numérico entre 1 y 9. Este valor indica cuál estadística se devolverá para los valores y el intervalo x proporcionados.

Pueden devolverse las estadísticas siguientes:

tipo_estadística

Estadísticas

1

Parámetro de alisamiento alfa del algoritmo de ETS (base)

2

Parámetro de alisamiento gamma del algoritmo de ETS (tendencia)

3

Parámetro de alisamiento beta del algoritmo de ETS (desviación periódica)

4

Error absoluto medio reducido (EAMR) - una medida de la precisión de las predicciones.

5

Error simétrico medio absoluto porcentual (ESMAP) - una medida de precisión basado en los errores porcentuales.

6

Error medio absoluto (EMA): una medida de la precisión de los pronósticos.

7

Error cuadrático medio (RMSE, por sus siglas en inglés): una medición de las diferencias entre los valores predichos y los observados.

8

Tamaño del avance en el plazo (intervalo x). Cuando se detecta un avance de meses, trimestres o años, el tamaño del avance se establece en meses; si el plazo se especifica con las horas, en días; y en los demás casos, el valor es numérico.

9

Cantidad de muestras en el período: equivale al argumento longitud_período, o bien, al número calculado si el valor de longitud_período es 1.


nivel_confianza (obligatorio): un valor numérico entre 0 y 1 (exclusivo); el predeterminado es 0,95. Este valor indica el nivel de confianza del intervalo de predicción calculado.

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Con valores menores o iguales que 0 o mayores o iguales que 1, las funciones devolverán el error #¡NUM!


longitud_período (opcional): un valor numérico mayor que o igual a 0; el predeterminado es 1. Este entero indica la cantidad de muestras en un período.

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Un valor de 1 indica que Calc determinará el número de muestras del período automáticamente.
Un valor de 0 indica que no existen efectos periódicos y que cualquier previsión se habrá de calcular con el algoritmo EDS.
Para el resto de los valores positivos, las previsiones se calcularán con el algoritmo ETS.
Para valores que no sean enteros positivos, la función devuelve el error #¡NUM!


pronóstico = valor_base + tendencia * ∆x + desviación_periódica.

pronóstico = ( valor_base + tendencia * ∆x) * desviación_periódica.

Ejemplo

La tabla siguiente contiene un plazo y sus valores asociados:

A

B

1

Plazo

Valores

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


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