Eksponentiell utjevning er en metode for å jevne ut reelle verdier i tidsserier for å forutsi sannsynlige fremtidige verdier.
Eksponentiell trippel utjevning (ETS) er et sett med algoritmer der både trendmessige og periodiske (sesongmessige) påvirkninger behandles. Eksponentiell dobbel utjevning (EDS) er en algoritme som ETS, men uten de periodiske påvirkningene. EDS produserer lineære prognoser.
Se Wikipedia om eksponentielle utjevningsalgoritmer for mer informasjon.
mål (obligatorisk): En dato, klokkeslett eller numerisk enkeltverdi eller område. Datapunktet/området som en prognose skal beregnes for.
verdier (obligatorisk): En numerisk matrise eller rekkevidde. verdier er de historiske verdiene som du vil forutsi de neste punktene for.
tidslinje (obligatorisk): En numerisk matrise eller rekkevidde. Tidslinjen (x-verdi) for de historiske verdiene.
Tidslinjen trenger ikke å sorteres, funksjonene vil sortere den for beregninger.
Tidslinjeverdiene må ha et konsistent trinn mellom seg.
Hvis et konstant trinn ikke kan identifiseres i den sorterte tidslinjen, fungerer funksjonene vil returnere #NUM! feil.
Hvis områdene for både tidslinjen og de historiske verdiene ikke er like store, vil funksjonene returnere #N/A-feilen.
Hvis tidslinjen inneholder færre enn 2 dataperioder, vil funksjonene returnerer #VALUE! feil.
data_fullføring (valgfritt): en logisk verdi SANN eller USANN, en numerisk 1 eller 0, standard er 1 (SANN). En verdi på 0 (USANN) vil legge til manglende datapunkter med null som historisk verdi. En verdi på 1 (SANN) vil legge til manglende datapunkter ved å interpolere mellom de tilstøtende datapunktene.
Selv om tidslinjen krever et konstant trinn mellom datapunktene, støtter funksjonen opptil 30 % manglende datapunkter, og vil legge til disse datapunktene.
aggregering (valgfritt): En numerisk verdi fra 1 til 7, med standard 1. Aggregeringsparameteren angir hvilken metode som skal brukes for å samle identiske tidsverdier:
|
Aggregasjon |
Funksjon |
|---|---|
|
1 |
GJENNOMSNITT (AVERAGE på engelsk) |
|
2 |
ANTALL (COUNT på engelsk) |
|
3 |
ANTALLA (COUNTA på engelsk) |
|
4 |
MAKS (MAX på engelsk) |
|
5 |
MEDIAN |
|
6 |
MIN |
|
7 |
SUMMER |
Selv om tidslinjen krever et konstant trinn mellom datapunkter, vil funksjonene samle flere punkter som har samme tidsstempel.
stat_type (obligatorisk): En numerisk verdi fra 1 til 9. En verdi som indikerer hvilken statistikk som vil bli returnert for de gitte verdiene og x-området.
Følgende statistikk kan returneres:
|
stat_type |
Statistikk |
|---|---|
|
1 |
Alfa-utjevningsparameter for ETS-algoritmen (base) |
|
2 |
Gamma-utjevningsparameter for ETS-algoritmen (trend) |
|
3 |
Beta-utjevningsparameter for ETS-algoritmen (periodisk avvik) |
|
4 |
Gjennomsnittlig absolutt skalert feil (MASE) - et mål på nøyaktigheten til prognoser. |
|
5 |
Symmetrisk gjennomsnittlig absolutt prosentvis feil (SMAPE) – et nøyaktighetsmål basert på prosentvise feil. |
|
6 |
Gjennomsnittlig absolutt feil (MAE) – et mål på nøyaktigheten til prognoser. |
|
7 |
Rotgjennomsnittlig kvadratfeil (RMSE) - et mål på forskjellene mellom predikerte og observerte verdier. |
|
8 |
Trinnstørrelse oppdaget tidslinje (x-område). Når en trinnstørrelse i måneder/kvartaler/år oppdages, er trinnstørrelsen i måneder, ellers er trinnstørrelsen i dager i tilfelle dato(tid) tidslinje og numerisk i andre tilfeller. |
|
9 |
Antall prøver i periode – dette er det samme som argumentet periodelengde, eller det beregnede tallet i tilfelle argumentet periodelengde er 1. |
konfidensnivå (obligatorisk): En numerisk verdi mellom 0 og 1 (eksklusivt), standard er 0,95. En verdi som indikerer et konfidensnivå for det beregnede prediksjonsintervallet.
Med verdier <= 0 eller >= 1, vil funksjonene returnere #NUM! Feil.
periodelengde (valgfritt): En numerisk verdi >= 0, standardverdien er 1. Et positivt heltall som indikerer antall prøver i en periode.
En verdi på 1 indikerer at Calc skal bestemme antall prøver i en periode automatisk.
En verdi på 0 indikerer ingen periodiske effekter, en prognose beregnes med EDS-algoritmer.
For alle andre positive verdier beregnes prognoser med ETS-algoritmer.
For verdier som ikke er et positivt heltall, vil funksjonene returnere #NUM! Feil.
prognose = basisverdi + trend * ∆x + periodisk_aberrasjon.
prognose = ( grunnverdi + trend * ∆x ) * periodisk_aberrasjon.
Tabellen nedenfor inneholder en tidslinje og tilhørende verdier:
|
A |
B |
|
|---|---|---|
|
1 |
Tidslinje |
Verdi |
|
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 |