função PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.SOMA

Devolve um ou mais valores estatísticos resultantes dos algoritmos aditivos ETS/EDS.

A suavização exponencial é um método de suavização de valores de uma série temporal para prever os valores futuros.

A suavização exponencial tripla (ETS) é um conjunto de algoritmos em que as influências periódicas (sazonais) e as tendências são processadas. A suavização exponencial dupla (EDS) é um algoritmo similar ao da ETS, mas que não processa as influências periódicas. A suavização exponencial dupla produz previsões lineares.

Consulte o artigo da Wikipédia sobre os algoritmos de suavização exponencial para obter mais informações.

PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.SOMA calcula com o modelo

previsão = valor_base + tendência * ∆x + aberração_periódica.

Sintaxe

PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.SOMA (valores, linha_cronológica, tipo_de_estatística, [sazonalidade], [conclusão_de_dados], [agregação])

valores (obrigatório): pode ser um intervalo ou matriz numérica. Os valores são os valores históricos para os quais deseja prever os próximos pontos.

timeline (mandatory): A numeric array or range. The timeline (x-value) range for the historical values.

The timeline does not have to be sorted, the functions will sort it for calculations.
The timeline values must have a consistent step between them.
If a constant step cannot be identified in the sorted timeline, the functions will return the #NUM! error.
If the ranges of both the timeline and the historical values are not the same size, the functions will return the #N/A error.
If the timeline contains fewer than 2 data periods, the functions will return the #VALUE! error.

tipo_de_estatística (obrigatório): é um valor numérico entre 1 e 9. É o valor que indica o tipo de estatística que será utilizado para efetuar a previsão.

Podem ser obtidas as seguintes estatísticas:

tipo_de_estatística	Estatística
1	Parâmetro alfa do algoritmo ETS (base)
2	Parâmetro gama do algoritmo ETS (tendência)
3	Parâmetro beta do algoritmo ETS (desvio periódico)
4	Erro de escala absoluta média (MASE) - uma medida da precisão das previsões.
5	Erro de percentagem absoluta da média simétrica (SMAPE) - uma medida de precisão com base em erros de percentagens.
6	Erro de média simétrica (MAE) - uma medida da precisão das previsões.
7	Erro médio quadrático - (RMSE) - uma medida das diferenças entre os valores previstos e os valores observados.
8	O tamanho do passo da cronologia (intervalo x). Se for detetado um passo em meses, trimestres ou anos, o passo será em meses; se for detetada uma cronologia de data/hora o passo será em dias; nos restantes casos, o passo será um valor numérico.
9	O número de amostras do período - equivale ao argumento sazonalidade ou ao valor calculado, se sazonalidade for 1.

sazonalidade (opcional): um valor numérico >= 0,sendo que o valor padrão é 1. Um valor inteiro positivo que indica o número de amostras do período.

O valor 1 indica que o Calc deve determinar o número de amostras do período automaticamente.
O valor 0 indica que não existem efeitos periódicos e a previsão deve ser calculada com o algoritmo EDS.
Para todos os outros valores positivos, a previsão é calculada utilizando o algoritmo ETS.
Para valores que não sejam inteiros positivos, a função devolve o erro #NUM!.

conclusão_de_dados (opcional): é o valor lógico VERDADEIRO ou FALSO, ou os valores numéricos 0 e 1, em que 1 (VERDADEIRO) é o valor padrão. O valor 0 (FALSO) considera os pontos em falta como zeros e o valor 1 (VERDADEIRO), efetua a interpolação dos pontos de dados na vizinhança.

Apesar de a linha cronológica necessitar de um passo constante entre os pontos de dados, a função permite o cálculo até um máximo de 30% de dados em falta, pois adicionará os pontos em falta.

aggregation (optional): A numeric value from 1 to 7, with default 1. The aggregation parameter indicates which method will be used to aggregate identical time values:

Agregação	Função
1	MÉDIA
2	CONTAR
3	CONTAR.VAL
4	MÁXIMO
5	MED
6	MÍNIMO
7	SOMA

Apesar de a linha cronológica necessitar de um passo constante entre os pontos de dados, a função irá agregar os diversos pontos que possuam a mesma marca temporal.

Exemplo

A tabela abaixo contém uma cronologia e os valores a ela associados:

1	Linha cronológica	Valores
	A	B
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

=PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.SOMA(valores;linha_cronológica;VERDADEIRO();1)

Devolve 0,9990234375, a previsão aditiva tendo por base os intervalos valores e linha_cronológica, com suavização beta, uma amostra por período, sem dados em falta e utilizando a função MÉDIA como fórmula de agregação.

=PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.SOMA(valores;linha_cronológica;2;1;VERDADEIRO();7)

Devolve 0,0615234375, a previsão aditiva tendo por base os intervalos valores e linha_cronológica, com suavização gama, sem dados em falta e utilizando a função SOMA como fórmula de agregação.

Technical information

Esta função está disponível desde o LibreOffice 5.2.

This function is not part of the Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Version 1.3. Part 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format standard. The name space is

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.STAT

FORECAST.ETS.STAT.ADD wiki page.

Consulte também:PREVISÃO.ETS.SOMA , PREVISÃO.ETS.MULT , PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.MULT , PREVISÃO.ETS.CONFINT.SOMA , PREVISÃO.ETS.CONFINT.MULT, PREVISÃO.ETS.SAZONALIDADE, PREVISÃO, PREVISÃO.LINEAR