Eksponentinio glodinimo metodas naudojamas būsimoms reikšmėms, pagrįstoms retrospektyviniais duomenimis, prognozuoti.

Eksponentinio trigubo glodinimo (ETS) funkciją sudaro algoritmų aibė, kur apdorojami ir prognozė, ir pasikartojantis (sezoninis) poveikis. Eksponentinio dvigubo glodinimo (EDS) funkcijos algoritmas panašus į ETS, bet be prognozės poveikio. EDS pateikia tiesinę prognozę.

Tip Icon

Tikslinė reikšmė (privaloma): data, laikas, skaitinė reikšmė arba sritis. Duomenų elementas, kurio reikšmę norite numatyti.

Reikšmė (privaloma): skaitinis masyvas arba sritis. Reikšmė – retrospektyvinės reikšmės, pagal kurias norite prognozuoti kitą elementą.

Laiko skalė (privaloma): skaitinis masyvas arba sritis. Laiko juostos (x reikšmės) sritis, kurioje nuosekliais intervalais pateikiamos datos .

Note Icon

Laiko planavimo juostos nebūtina surikiuoti, nes funkcija surikiuos skaičiuodama.
Planavimo laiko juostos datos turi būti nuoseklios.
Jei pateiktoje laiko planavimo juostoje negalima nustatyti pastovaus žingsnio, pateiks #NUM! klaidą.
Jeigu laiko planavimo juostos diapazonai ir reikšmės nėra tokio paties dydžio, funkcija pateiks #N/A klaidą.
Jeigu laiko planavimo juostoje yra pasikartojančių reikšmių, funkcija pateiks #VALUE! klaidą.


Užbaigi_data (papildomas): – loginė reikšmė tiesa arba netiesa, gali būti išreikšta 1 arba 0. Jei nurodyta 0, algoritmui nurodoma vertinti trūkstamus elementus kaip nulius. Jei nurodyta numatytoji reikšmė 1, trūkstami elementai vertinami kaip gretimų elementų vidurkis.

Note Icon

Nors laiko planavimo juostoje reikia išlaikyti pastovų intervalą tarp duomenų elementų, funkcija palaiko ne daugiau kaip 30 % trūkstamų duomenų ir automatiškai juos pakoreguoja.


Agregavimas (papildomas): skaitinė reikšmė nuo 1 iki 7, numatyta 1. Nurodo, koks metodas bus naudojamas agreguojant kelias reikšmes su tokia pačia laiko žyma.

Agregavimas

Funkcija

1

AVERAGE

2

COUNT

3

COUNTA

4

MAX

5

MEDIAN

6

MIN

7

SUM


Note Icon

Nors laiko planavimo juostoje reikia išlaikyti pastovų intervalą tarp duomenų elementų, funkcija agreguos kelis elementus, kurie turės tokią pačią laiko žymą


Pradž_tipas (privaloma): skaitinė reikšmė nuo 1 iki 9. Reikšmė nustato, kokios duotos reikšmės ir x srities statistinės funkcijos rezultatas bus grąžinamas.

Galima grąžinti šių funkcijų rezultatus:

Pradž_tipas

Statistika

1

Alfa ETS algoritmo glodinimo parametras (pagrindas)

2

Gama ETS algoritmo glodinimo parametras (kryptis)

3

Beta ETS algoritmo glodinimo parametras (pasikartojantis nuokrypis)

4

Vidutinė absoliučioji paklaida (MASE) – matuoja prognozės tikslumą.

5

Simetrinė vidutinė absoliučioji procentinė paklaida (SMAPE) – procentinės paklaidos tikslumo matavimas.

6

Vidutinė absoliučioji paklaida (MAE) – matuoja prognozės tikslumą.

7

Šaknis iš vidutinės kvadratinės paklaidos (RMSE) – matuoja skirtumą tarp stebimos ir prognozuojamos vertės.

8

Nustatytas laiko žingsnis (x sritis). Kai žingsnio dydis nustatytas mėnesiais, ketvirčiais ar metais, tai žingsnio dydis yra mėnesiais, kai nustatyta datos (laiko) skalė, tai žingsnio dydis yra dienomis, kitais atvejais – skaičiais.

9

Imties skaičius laikotarpyje – taip kaip argumentas laikotarpio ilgis arba apskaičiuotas skaičius, kai argumentas laikotarpio ilgis pradedamas 1.


patikimumo lygis (privalomas): skaitinė reikšmė tarp 0 ir 1 (neįskaitant), numatyta 0,95. Reikšmė nustato prognozuojamo intervalo patikimumo lygį.

Note Icon

Jei reikšmės <= 0 arba >= 1, tai funkcijos grąžina #NUM! klaidą.


laikotarpio ilgis (papildomas) – skaitinė reikšmė >= 0, numatytas 1. Teigiamas sveikasis skaičius nurodo elementų skaičių laikotarpyje.

Note Icon

Reikšmė 1 nurodo, kad skaičiuoklė automatiškai nustato elementų skaičių per laikotarpį.
Reikšmė 0 nurodo, kad laikotarpiai netaikomi ir prognozė skaičiuojama naudojant EDS algoritmus.
Kai nurodytas bet kuris kitas sveikasis teigiamas skaičius, prognozė skaičiuojama naudojant ETS algoritmus.
Kai nurodomos neteigiamos reikšmės, funkcijos grąžina #NUM! klaidą.


prognozė = pradinė reikšmė + tendencija *∆x + pasikartojantis nuokrypis

prognozė = (pradinė reikšmė + tendencija *∆x) * pasikartojantis nuokrypis

Pavyzdys

Lentelėje pateikiama laiko skalė ir jos reikšmės:

A

B

1

Laiko skalė

Reikšmės

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


Paremkite mus!