Il Livellamento esponenziale è un metodo per livellare i valori reali in serie temporali in modo da prevedere probabili valori futuri.

Il livellamento esponenziale triplo (ETS, nell'acronimo inglese) è un gruppo di algoritmi in cui sono elaborate le influenze di tendenza e periodiche (stagionali). Il livellamento esponenziale doppio (EDS, nell'acronimo inglese) è un algoritmo simile allo ETS, ma senza le influenze periodiche. EDS produce previsioni lineari.

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Per altre informazioni, si consulti l'articolo Wikipedia sugli algoritmi di livellamento esponenziale (in inglese).


destinazione (obbligatorio): data, ora, numero singolo o intervallo. Il punto o intervallo di dati per cui calcolare una previsione.

valori (obbligatorio): matrice numerica o intervallo. valori sono i valori storici, per i quali prevedere i punti successivi.

linea temporale (obbligatorio): matrice numerica o intervallo. L'intervallo di linea temporale (valore x) per i valori storici.

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La linea temporale non deve essere ordinata, le funzioni la ordinano per i calcoli.
I valori della linea temporale devono avere un passaggio coerente tra loro.
Se non è possibile identificare un passaggio costante nella linea temporale ordinata, le funzioni restituiranno l'errore #NUM!.
Se gli intervalli della linea temporale e dei valori storici non hanno le stesse dimensioni, le funzioni restituiranno l'errore #N/D.
Se la linea temporale contiene meno di 2 periodi di dati, le funzioni restituiranno l'errore #VALORE!


completamento dati (facoltativo): valore logico VERO o FALSO, numerico 1 o 0, predefinito è 1 (VERO). Un valore di 0 (FALSO) aggiungerà punti dati mancanti con zero come valore storico. Un valore 1 (VERO) aggiungerà punti dati mancanti interpolando i punti dati confinanti.

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Sebbene la linea temporale richieda un passaggio coerente tra i punti dati, la funzione supporta fino a un 30% di dati mancanti, e li aggiungerĂ  in maniera automatica.


aggregazione (facoltativo): valore numerico da 1 a 7, predefinito 1. Il parametro di aggregazione indica quale metodo verrĂ  usato per aggregare valori di tempo uguali:

Aggregazione

Funzione

1

MEDIA

2

CONTA.NUMERI

3

CONTA.VALORI

4

MAX

5

MEDIANA

6

MIN

7

SOMMA


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Sebbene la linea temporale richieda un passaggio coerente tra i punti dati, le funzioni aggregheranno piĂš punti contenenti la stessa data e ora.


tipo_statistica (obbligatorio): valore numerico da 1 a 9. Un valore che indica quale statistica sarĂ  restituita per i valori e l'intervallo x specificati.

Potranno restituirsi le statistiche seguenti:

tipo_statistica

Statistiche

1

Parametro di livellamento alfa dell'algoritmo ETS (base)

2

Parametro di livellamento gamma dell'algoritmo ETS (tendenza)

3

Parametro di livellamento beta dell'algoritmo ETS (deviazione periodica)

4

Errore scalato medio assoluto (MASE, nell'acronimo inglese): misura dell'accuratezza delle previsioni.

5

Errore percentuale assoluto medio simmetrico (SMAPE, nell'acronimo inglese): misura di precisione basata sugli errori percentuali.

6

Errore medio assoluto (MAE, nell'acronimo inglese): misura dell'accuratezza delle previsioni.

7

Radice dell'errore quadratico medio (RMSE, nell'acronimo inglese): misura delle differenze tra valori previsti e osservati.

8

Dimensione dei passaggi della linea temporale rilevata (intervallo x). Quando è rilevata una dimensione dei passaggi in mesi/trimestri/anni, la dimensione è considerata in mesi, diversamente si considera in giorni nel caso di linea temporale in data(ora) e numerica negli altri casi.

9

Numero di campioni nel periodo: equivale all'argomento lunghezza_periodo o al numero calcolato nel caso in cui il valore di lunghezza_periodo sia 1.


livello_confidenza (obbligatorio): valore numerico tra 0 e 1 (esclusivo), predefinito 0,95. Valore che indica il livello di confidenza per l'intervallo di previsione calcolato.

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Con valori <= 0 o >= 1, le funzioni restituiranno l'errore #NUM!


lunghezza_periodo (facoltativo): valore numerico >= 0, predefinito è 1. Un intero positivo che indica il numero di campioni in un periodo.

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Il valore 1 indica che Calc determina automaticamente il numero dei campioni in un periodo.
Il valore 0 indica effetti non periodici, la previsione è calcolata con algoritmi EDS.
Per tutti gli altri valori positivi, le previsioni sono calcolate con algoritmi ETS.
Per i valori che non siano numeri interi positivi, le funzioni restituiranno l'errore #NUM!


previsione = valore_base + tendenza * ∆x + aberrazione_periodica.

previsione = ( valore_base + tendenza * ∆x ) * aberrazione_periodica.

Esempio

La tabella sottostante contiene una linea temporale e i valori ad essa associati:

A

B

1

Linea temporale

Valori

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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