Fonction PREVISION.ETS.STAT.MULT

Renvoie la ou les valeurs statistiques qui sont le résultat des algorithmes ETS/EDS.

Le lissage exponentiel est une méthode de lissage des valeurs réelles dans les séries de temps afin de prévoir les futures valeurs probables.

Le lissage triple exponentiel (ETS) est un jeu d'algorithmes dans lequel à la fois tendance et influences (de saison) périodiques sont traitées. Le double lissage exponentiel (EDS) est un algorithme comme ETS, mais sans les influences périodiques. EDS produit des prévisions linéaires.

IcĂŽne Astuce

Voir l'article Wikipedia sur les algorithmes de lissage exponentiel pour plus d'information.


PREVISION.ETS.STAT.MULT calcule avec le modĂšle

prĂ©vision = (valeur_base + tendance * ∆x) * aberration_pĂ©riodique.

tip

Cette fonction est disponible depuis la version 5.2 de LibreOffice.


Syntaxe

PREVISION.ETS.STAT.MULT (valeurs; chronologie; type_stat; [durée]; [complétion_données]; [groupement])

valeurs (obligatoire) : une matrice numérique ou une plage. Les valeurs sont des valeurs historiques pour lesquelles vous voulez prévoir les prochains points.

chronologie (obligatoire) : une matrice numérique ou une plage. La plage chronologique (valeur-x) pour les valeurs historiques.

IcĂŽne Remarque

La chronologie n'a pas Ă  ĂȘtre triĂ©e, la fonction la triera pour son propre calcul.
Les valeurs de la chronologie doivent avoir une progression réguliÚre entre elles.
Si une progression constante ne peut pas ĂȘtre identifiĂ©e dans la chronologie triĂ©e, la fonction renvoie l'erreur #NUM!.
Si les plages de la chronologie et des valeurs historiques n'ont pas la mĂȘme taille, la fonction renvoie l'erreur #N/A.
Si la chronologie contient moins de 2 périodes de données, la fonction renvoie l'erreur #VALEUR!


type_stat (obligatoire) : une valeur numĂ©rique de 1 Ă  9. Une valeur indiquant quelle statistique va ĂȘtre renvoyĂ©e pour les valeurs donnĂ©es et la plage x.

Les statistiques suivant peuvent ĂȘtre renvoyĂ©es :

type_stat

Statistiques

1

ParamĂštre de lissage alpha pour l'algorithme ETS (base)

2

ParamĂštre de lissage gamma pour l'algorithme ETS (tendance)

3

ParamĂštre de lissage bĂȘta pour l'algorithme ETS (dĂ©viation pĂ©riodique)

4

Échelle d'erreur absolue moyenne (MASE) - une mesure de la prĂ©cision des prĂ©visions.

5

Pourcentage d'erreur absolue de la moyenne symétrique (SMAPE) - une mesure de la précision basée sur les erreurs de pourcentage.

6

Moyenne d'erreur absolue (MAE) - une mesure de la précision des prévisions.

7

Erreur quadratique moyenne (RMSE) - une mesure de la différences entre les valeurs prédites et celles observées.

8

Taille des pas détectés dans la chronologie (plage x). Quand une taille de pas en mois/trimestres/années est détectée, la taille de pas en mois, sinon la taille de pas est en jours en cas de chronologie de date (heure) et numérique dans les autres cas.

9

Nombre d'Ă©chantillons par pĂ©riode - c'est la mĂȘme chose que l'argument longueur_pĂ©riode, ou le nombre calculĂ© dans le cas oĂč l'argument longueur_pĂ©riode est 1.


longueur_période (facultatif) : une valeur numérique >=0, par défaut c'est 1. Un entier positif indiquant le nombre d'échantillons dans une période.

IcĂŽne Remarque

Une valeur de 1 indique que Calc va déterminer le nombre d'échantillons dans une période automatiquement.
Une valeur de 0 indique aucun effet périodique, une prévision est calculée avec l'algorithme EDS.
Pour toutes les autres valeurs positives, les prévisions sont calculées avec les algorithmes ETS.
Pour les valeurs qui ne sont pas un nombre entier positif, les fonctions renvoient l'erreur #NUM!.


complétion_données (facultatif) : une valeur logique VRAI ou FAUX, une valeur numérique 1 ou 0, par défaut c'est 1 (VRAI). Une valeur de 0 (FAUX) ajoute les points de données manquants avec 0 comme valeur historique. Une valeur de 1 (VRAI) ajoute les points manquants en interpolant avec les points de données voisins.

IcĂŽne Remarque

Si la chronologie nécessite une étape constante entre les points de données, cette fonction prend en charge jusqu'à 30% de points de données maquant et ajoute ces points de données.


groupement (facultatif) : une valeur numĂ©rique de 1 Ă  7, paramĂ©trĂ©e sur 1 par dĂ©faut. Le paramĂštre groupement indique quelle mĂ©thode doit ĂȘtre utilisĂ©e pour grouper des valeurs de temps identiques :

Agrégation

Fonction

1

MOYENNE

2

NB

3

NBVAL

4

MAX

5

MEDIANE

6

MIN

7

SOMME


IcĂŽne Remarque

Bien que la chronologie requiert un Ă©cart constant entre deux points de donnĂ©es, les fonctions agrĂ©gerons de points multiples qui ont le mĂȘme horodatage.


Exemple

Le tableau ci-dessous contient une chronologie et ses valeurs associées :

A

B

1

Chronologie

Valeurs

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


=PREVISION.ETS.STAT.MULT(valeurs;chronologie;5;1;VRAI();1)

Renvoie 0,084073452803966, les statistiques multiplicatives basées sur les plages nommées valeurs et chronologie ci-dessus, avec une moyenne symétrique d'erreur en pourcentage absolu (SMAPE), un échantillon par période, aucune données manquantes et MOYENNE comme agrégation.

=PREVISION.ETS.STAT.MULT(valeurs;chronologie;7;1;VRAI();7)

Renvoie 15,8372533480997, les statistiques multiplicatives basées sur les plages nommées valeurs et chronologie ci-dessus, avec la moyenne racine d'erreur quadratique, aucune données manquantes, et SOMME comme agrégation.

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