Exponentiële afvlakking is een techniek die kan worden toegepast om werkelijke waarden in tijdreeksen af te vlakken, teneinde waarschijnlijke toekomstige waarden te voorspellen.

Exponential Triple Smoothing (ETS) is een set algoritmen waarin zowel trend en periodieke (seizoensgebonden) invloeden worden verwerkt. Exponential Double Smoothing (EDS) is een algoritme zoals ETS, maar zonder de periodieke invloeden. EDS produceert lineaire voorspellingen.

Tippictogram

doel (verplicht): Een datum, uur of numerieke enkelvoudige waarde of bereik. Het gegevenspunt/bereik waarvoor een prognose te berekenen.

waarden (verplicht): Een numerieke reeks of bereik. waardenzijn de historische waarden, waarvoor u de volgende punten wilt voorspellen.

tijdlijn (verplicht): Een numerieke reeks of reeks. Het tijdlijnbereik (x-waarde) voor de historische waarden.

Notitiepictogram

De tijdlijn hoeft niet te worden gesorteerd, de functies sorteren deze voor berekeningen.
De tijdlijnwaarden moeten een consistente stap ertussen hebben.
Als een constante stap niet kan worden geïdentificeerd in de gesorteerde tijdlijn, kunnen de functies zal de fout #GETAL! gdretourneerd worden.
Als de bereiken van zowel de tijdlijn als de historische waarden niet dezelfde grootte hebben, retourneren de functies de fout #N/A.
Als de tijdlijn minder dan 2 gegevensperioden bevat, zullen de functies zal de fout #VALUE! geretourneerd worden.


gegevensaanvulling (optioneel): een logische waarde WAAR of ONWAAR , een numeriek 1 of 0, standaard is 1 (WAAR). Een waarde van 0 (ONWAAR) voegt ontbrekende gegevenspunten toe met nul als historische waarde. Een waarde van 1 (WAAR) voegt ontbrekende gegevenspunten toe aan de hand van het gemiddelde van de aangrenzende gegevenspunten.

Notitiepictogram

Hoewel de tijdslijn een constante stap tussen de datapunten vereist, ondersteunt de functie tot 30% ontbrekende gegevenspunten en voegt deze gegevenspunten toe.


aggregatie (optioneel): Een numerieke waarde van 1 tot 7, met standaard 1. De aggregatie-parameter geeft aan welke methode wordt gebruikt om dezelfde tijdwaarden te aggregeren:

Aggregaat

Functie

1

GEMIDDELDE

2

AANTAL

3

AANTALARG

4

MAX

5

MEDIAAN

6

MIN

7

SOM


Notitiepictogram

Hoewel de tijdslijn een constante stap tussen de datapunten vereist, zal de functie meerdere punten met dezelfde tijdstempel aggregeren.


statistisch type (verplicht): Een numerieke waarde van 1 tot 9. Een waarde die aangeeft welke statistiek wordt geretourneerd voor de gegeven waarden en x-bereik.

De volgende statistieken kunnen worden verkregen:

statistisch_type

Statistiek

1

Alfa-parameter van ETS-algoritme (basis)

2

Gamma-parameter van ETS-algoritme (trend)

3

Beta-parameter van ETS-algoritme (periodieke afwijking)

4

Mean Absolute Scaled Error (MASE) - een maateenheid voor de nauwkeurigheid van voorspellingen.

5

Symmetric Mean Absolute Percentage Error (SMAPE) - een nauwkeurige maateenheid gebaseerd op percentagefouten.

6

Mean Absolute Error (MAE) - een maateenheid voor de nauwkeurigheid van voorspellingen.

7

Root Meen Squared Error (RMSE) - een maateenheid voor de verschillen tussen voorspelde en waargenomen waarden.

8

Stapgrootte gedetecteerde tijdlijn (x-bereik). Wanneer een stapgrootte in maanden/kwartalen/jaren wordt gedetecteerd, is de stapgrootte in maanden, anders is de stapgrootte in dagen in het een datum/tijdlijn en numeriek in de overige gevallen.

9

Aantal steekproeven in de periode – dit is hetzelfde als het argument lengte periode, of het berekende getal indien het argument lengte periode 1 is.


betrouwbaarheidsniveau (verplicht): Een numerieke waarde tussen 0 en 1 (exclusief), standaard is 0,95. Een waarde die een vertrouwensniveau aangeeft voor het berekende voorspellingsinterval.

Notitiepictogram

Met de waardes <= 0 of >= 1 zullen de functies de fout #NUM! geven.


lengte periode (optioneel): Een numerieke waarde >= 0, de standaardwaarde is 1. Een positief geheel getal dat het aantal steekproeven in een periode aangeeft.

Notitiepictogram

Een waarde van 1 geeft aan dat Calc het aantal steekproeven in een periode automatisch bepaalt.
Een waarde van 0 geeft geen periodieke effecten aan, een prognose wordt berekend met EDS-algoritmen.
Voor alle andere positieve waarden worden voorspellingen berekend met ETS-algoritmen.
Voor waarden die geen positief geheel getal zijn, zullen de functies de fout #NUM! retourneren.


voorspellen = basiswaarde + trend * ∆x + periodieke afwijking.

voorspellen = basiswaarde + trend * ∆x * periodieke _afwijking.

Voorbeeld

Onderstaande tabel bevat een tijdslijn en daaraan geassocieerde waarden:

A

B

1

Tijdslijn

Waardes

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


Help ons, alstublieft!