функция ПРЕДСКАЗ.ETS.ADD
Вычисляет аддитивный прогноз(ы) (будущие значения) на основе исторических данных с помощью алгоритмов ETS или EDS. EDS применяется, когда аргумент длина периода равен 0, в противном случае используется ETS.
Экспоненциальное сглаживание представляет собой метод сглаживания действительных значений во временных рядах для предсказания возможных будущих значений.
Тройное экспоненциальное сглаживание (Exponential Triple Smoothing — ETS) содержит набор алгоритмов, в которых обрабатывается тенденция и влияние периодических (сезонных) колебаний. Двойное экспоненциальное сглаживание (Exponential Double Smoothing — EDS) представляет собой алгоритм подобный ETS, но без учёта влияния периодических колебаний. EDS генерирует линейные прогнозы.
Подробная информация представлена на Википедии в статье по алгоритмам экспоненциального сглаживания.
ПРЕДСКАЗ.ETS.ADD вычисляет по модели
ПРЕДСКАЗ.ETS.ADD(цели, значения, время, [длина периода], [полнота данных], [агрегация])
время (обязательный параметр): Числовой массив или диапазон. Диапазон времени (x-value) для исторических величин.
Время не предполагает обязательной сортировки, функции отсортируют его для вычислений.
Значения времени должны иметь между собой последовательный шаг.
Если последовательный шаг в отсортированном времени идентифицировать не получается, то функция вернёт ошибку #ЧИСЛО!
Если диапазоны времени и исторических значений не совпадают по размеру, функции будут возвращать ошибку #Н/Д.
Если же время содержит меньше 2 периодов данных, то функции будут возвращать ошибку #ЗНАЧ!.
длина периода (необязательный параметр): Числовое значение >= 0, по умолчанию 1. Положительное целое число, указывающее число выборок на период.
Значение 1 означает, что Calc должен автоматически определить число выборок на период.
Значение 0 указывает на отсутствие периодических влияний, прогноз вычисляется алгоритмом EDS.
Для всех других положительных значений прогнозы вычисляются с помощью алгоритмов ETS.
Для значений, не являющихся целым положительным числом, функции возвращают ошибку #ЧИСЛО!.
полнота данных (необязательный параметр): логическое значение ИСТИНА или ЛОЖЬ, число 1 или 0, по умолчанию 1 (ИСТИНА). Значение 0 (ЛОЖЬ) добавляет отсутствующую точку данных с нулём в качестве исторического значения. Значение 1 (ИСТИНА) добавляет отсутствующие точки данных путём интерполяции между смежными точками.
Не смотря на то, что время требует постоянного шага между точками данных, функция поддерживает до 30% отсутствующих точек данных и добавляет эти точки.
агрегация (необязательный параметр): Числовое значение от 1 до 7, значение по умолчанию — 1. Параметр агрегации указывает, какой метод будет использоваться для агрегирования идентичных значений времени:
|
Агрегирование |
Функция |
|---|---|
|
1 |
СРЗНАЧ |
|
2 |
СЧЁТ |
|
3 |
СЧЁТА |
|
4 |
МАКС |
|
5 |
МЕДИАНА |
|
6 |
МИН |
|
7 |
СУММ |
Хотя время требует наличия постоянного шага между точками данных, функция будет агрегировать несколько точек данных с одинаковой меткой времени.
=ПРЕДСКАЗ.ETS.ADD(ДАТА(2014; 1; 1); Значения; Время; 1; ИСТИНА(); 1)
Возвращает 157,166666666667, аддитивный прогноз на январь 2014 года на основе указанных выше именованных диапазонов Значение и Время, с одной выборкой на период, отсутствующих данных нет, для агрегации применяется СРЗНАЧ.
=ПРЕДСКАЗ.ETS.ADD(ДАТА(2014; 1; 1); Значения; Время; 4; ИСТИНА(); 7)
Возвращает 113,251442038722, аддитивный прогноз на январь 2014 на основе указанных выше именованных диапазонов Значение и Время, с длинной периода 4, отсутствующих данных нет, для агрегации применяется СУММ.
COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS