Função PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.MULT
Devolve um ou mais valores estatísticos resultante dos algoritmos multiplicativos 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.
PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.MULT calcula com o modelo
previsão = (valor_base + tendência * ∆x) * aberração_periódica.
PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.MULT (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
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Estatística
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1
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Parâmetro alfa do algoritmo ETS (base)
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2
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Parâmetro gama do algoritmo ETS (tendência)
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3
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Parâmetro beta do algoritmo ETS (desvio periódico)
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4
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Erro de escala absoluta média (MASE) - uma medida da precisão das previsões.
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5
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Erro de percentagem absoluta da média simétrica (SMAPE) - uma medida de precisão com base em erros de percentagens.
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6
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Erro de média simétrica (MAE) - uma medida da precisão das previsões.
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7
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Erro médio quadrático - (RMSE) - uma medida das diferenças entre os valores previstos e os valores observados.
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8
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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.
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9
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O número de amostras do período - equivale ao argumento sazonalidade ou ao valor calculado, se sazonalidade for 1.
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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
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Função
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1
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MÉDIA
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2
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CONTAR
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3
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CONTAR.VAL
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4
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MÁXIMO
|
5
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MED
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6
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MÍNIMO
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7
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SOMA
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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.
A tabela abaixo contém uma cronologia e os valores a ela associados:
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A
|
B
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1
|
Linha cronológica
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Valores
|
2
|
01/2013
|
112
|
3
|
02/2013
|
118
|
4
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03/2013
|
132
|
5
|
04/2013
|
100
|
6
|
05/2013
|
121
|
7
|
06/2013
|
135
|
8
|
07/2013
|
148
|
9
|
08/2013
|
148
|
10
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09/2013
|
136
|
11
|
10/2013
|
119
|
12
|
11/2013
|
104
|
13
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12/2013
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118
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=PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.MULT(valores;linha_cronológica;5;1;VERDADEIRO();1)
Devolve 0,084073452803933, a previsão estatística multiplicativa tendo por base os intervalos valores e linha_cronológica, com o erro de percentagem absoluta da média simétrica (SMAPE), uma amostra por período, sem dados em falta e utilizando a função MÉDIA com fórmula de agregação.
=PREVISÃO.ETS.ESTATÍSTICA.MULT(valores;linha_cronológica;7;1;VERDADEIRO();7)
Devolve 15,8372533480997, a previsão estatística multiplicativa tendo por base os intervalos valores e linha_cronológica, com o erro médio quadrático (RMSE), sem dados em falta e utilizando a função SOMA como fórmula de agregação.
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
ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.STAT.MULT