Funzione PREVISIONE.ETS.MULT
Calcola le previsioni moltiplicative (valori futuri), basate sui dati storici, utilizzando gli algoritmi ETS o EDS. EDS è utilizzato quando l'argomento lunghezza_periodo è 0, in caso contrario si utilizza ETS.
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.
Per altre informazioni, si consulti l'articolo Wikipedia sugli algoritmi di livellamento esponenziale (in inglese).
PREVISIONE.ETS.MULT calcola col modello
PREVISIONE.ETS.MULT(destinazioni, valori, linea temporale, [lunghezza_periodo], [completamento_dati], [aggregazione])
linea temporale (obbligatorio): matrice numerica o intervallo. L'intervallo di linea temporale (valore x) per i valori storici.
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!
lunghezza_periodo (facoltativo): valore numerico >= 0, predefinito è 1. Un intero positivo che indica il numero di campioni in un periodo.
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!
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.
Sebbene la linea temporale richieda un passaggio coerente tra i punti dati, la funzione supporta fino a un 30% di dati mancanti, e li aggiungerà in maniera automatica.
aggregazione (facoltativo): valore numerico da 1 a 7, predefinito 1. Il parametro di aggregazione indica quale metodo verrà 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 |
Sebbene la linea temporale richieda un passaggio coerente tra i punti dati, le funzioni aggregheranno più punti contenenti la stessa data e ora.
=PREVISIONE.ETS.MULT(DATA(2014;1;1);Valori;Linea temporale;1;VERO();1)
Restituisce 131,71437427439, la previsione moltiplicativa per gennaio 2014 basata sugli intervalli Valori e Linea temporale specificati sopra, con un campione per periodo, senza dati mancanti e MEDIA come aggregazione.
=PREVISIONE.ETS.MULT(DATA(2014;1;1);Valori;Linea temporale;4;VERO();7)
Restituisce 120,747806144882, la previsione moltiplicativa per gennaio 2014 basata sugli intervalli Valori e Linea temporale specificati sopra, con lunghezza di periodo 4, senza dati mancanti e SOMMA come aggregazione.
ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.MULT