Funci贸n PRONOSTICO.ETS.PI.SUM

Calcula los intervalos de predicci贸n para el pron贸stico aditivo en funci贸n de los datos hist贸ricos usando algoritmos ETS o EDS. EDS se usa cuando el argumento duraci贸n_per铆odo es 0, de lo contrario se utiliza ETS.

El alisamiento exponencial es un m茅todo que empareja los valores reales en una serie temporal para as铆 pronosticar los valores futuros probables.

El alisamiento exponencial triple (ETS, por sus siglas en ingl茅s) es un conjunto de algoritmos en los cuales se procesan la tendencia y las influencias peri贸dicas (de temporada). El alisamiento exponencial doble (EDS) es un algoritmo parecido a ETS, pero sin las influencias peri贸dicas. EDS produce pron贸sticos lineales.


PRONOSTICO.ETS.PI.SUM calcula con el modelo

pron贸stico = valor_base + tendencia * 鈭唜 + desviaci贸n_peri贸dica.

Sintaxis

PRONOSTICO.ETS.PI.SUM(objetivo, valores, plazo, [nivel_confianza], [longitud_per铆odo], [compleci贸n_datos], [totalizaci贸n])

Objetivo (obligatorio): Una fecha, hora, valor num茅rico o 谩rea. El dato se帽alado por el cual se calcula un pron贸stico.

Valores (obligatorios): una matriz num茅rica o un intervalo. Los Valores son los valores hist贸ricos para los cuales se quieren pronosticar los pr贸ximos puntos.

plazo (obligatorio): una matriz num茅rica o un intervalo. El intervalo del plazo (valor de x) de los valores hist贸ricos.

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No es necesario que el plazo est茅 ordenado, ya que las funciones lo ordenar谩n para realizar los c谩lculos.
Los avances entre los valores del plazo deben ser uniformes.
Si no se puede identificar un avance constante en el plazo ordenado, las funciones devolver谩n el error #隆NUM!
Si los intervalos del plazo y los valores hist贸ricos no tienen el mismo tama帽o, las funciones devolver谩n el error #N/D.
Si el plazo contiene menos de dos per铆odos de datos, las funciones devolver谩n el error #隆VALOR!


nivel_confianza (obligatorio): un valor num茅rico entre 0 y 1 (exclusivo); el predeterminado es 0,95. Este valor indica el nivel de confianza del intervalo de predicci贸n calculado.

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Con valores menores o iguales que 0 o mayores o iguales que 1, las funciones devolver谩n el error #隆NUM!


longitud_per铆odo (opcional): un valor num茅rico mayor que o igual a 0; el predeterminado es 1. Este entero indica la cantidad de muestras en un per铆odo.

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Un valor de 1 indica que Calc determinar谩 el n煤mero de muestras del per铆odo autom谩ticamente.
Un valor de 0 indica que no existen efectos peri贸dicos y que cualquier previsi贸n se habr谩 de calcular con el algoritmo EDS.
Para el resto de los valores positivos, las previsiones se calcular谩n con el algoritmo ETS.
Para valores que no sean enteros positivos, la funci贸n devuelve el error #隆NUM!


compleci贸n_datos (opcional): un valor l贸gico VERDADERO o FALSO o un valor num茅rico de 1 o 0; el predeterminado es 1 (VERDADERO). El valor 0 (FALSO) a帽adir谩 los puntos de datos faltantes con valor hist贸rico de cero. El valor 1 (VERDADERO) a帽adir谩 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 funci贸n admite que falte hasta un 30聽% de los puntos de datos, y los a帽adir谩 autom谩ticamente.


totalizaci贸n (opcional): un valor num茅rico entre 1 y 7; 1 es el predeterminado. El par谩metro de totalizaci贸n indica qu茅 m茅todo se utilizar谩 para totalizar valores de tiempo id茅nticos:

Totalizaci贸n

Funci贸n

1

PROMEDIO

2

CONTAR

3

CONTARA

4

MAX

5

MEDIANA

6

MIN

7

SUMA


Icono de nota

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


Por ejemplo, con un nivel de confianza de 90聽%, se calcular谩 un intervalo de predicciones de 90聽% (dicho de otro modo, el 90聽% de los puntos futuros se ubicar谩n dentro de este radio del pron贸stico).

note

Nota sobre los intervalos de predicci贸n: no existe una manera matem谩tica exacta de calcularlos en los pron贸sticos, pero hay varias aproximaciones. Los intervalos de predicci贸n tienden a ser demasiado 芦optimistas禄 a medida que se incrementa la distancia entre el pron贸stico X y el conjunto de datos de observaci贸n.


Para ETS, Calc utiliza una aproximaci贸n basada en 1000 c谩lculos con variaciones aleatorias dentro de la desviaci贸n t铆pica del conjunto de datos de observaci贸n (los valores hist贸ricos).

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


=PRONOSTICO.ETS.PI.SUM(FECHA(2014;1;1);Valores;Plazo;0.9;1;VERDADERO();1)

Devuelve 18,8061295551355, el intervalo de predicciones del pron贸stico aditivo para enero de 2014 basado en los intervalos nombrados Valores y Plazo anteriores, con un nivel de confianza del 90聽% (=0,9), una muestra por per铆odo, sin datos faltantes y PROMEDIO como f贸rmula de totalizaci贸n.

=PRONOSTICO.ETS.PI.SUM(FECHA(2014;1;1);Valores;Plazo;0.8;4;VERDADERO();7)

Devuelve 23,4416821953741, el intervalo de predicciones del pron贸stico aditivo para enero de 2014 basado en los intervalos nombrados Valores y Plazo anteriores, con un nivel de confianza de 0,8, una longitud de per铆odo de 4, sin datos faltantes y SUMA como f贸rmula de totalizaci贸n.

Informaci贸n t茅cnica

tip

Esta funci贸n est谩 disponible desde la versi贸n 5.2 de LibreOffice.


Esta funci贸n no forma parte de la norma Formato de Documentos Abierto para Aplicaciones de Oficina (OpenDocument), versi贸n 1.3. Parte 4: formato de f贸rmulas recalculadas (OpenFormula). El espacio de nombres es

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.COFINT

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