FORECAST.ETS.SEASONALITY

Innhold

# FORECAST.ETS.SEASONALITY Funksjon

Returnerer antall prøver i periode som beregnet av Calc i tilfelle FORECAST.ETS-funksjoner når argumentet periodelengde er lik 1.

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.

Det samme resultatet returneres med FORECAST.ETS.STAT-funksjoner når argumentet stat_type er lik 9 (og periodelengde er lik 1).

### Syntaks

FORECAST.ETS.SESONALITY (verdier, tidslinje, [data_fullføring], [aggregering])

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.

#### Eksempel

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

=PROGNOSE.ETS.SESONALITY(Verdier;Tidslinje;SANN();1)

Returnerer 6, antall prøver i perioden basert på verdier og tidslinje navngitte områder ovenfor, ingen manglende data og AVERAGE som aggregering.

#### Teknisk informasjon

Denne funksjonen har vært tilgjengelig siden LibreOffice 5.2.

Denne funksjonen er IKKE en del av Open Document Format for Office-applikasjoner (OpenDocument) versjon 1.3. Del 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format-standard. Navnerommet er

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.SEASONALITY

Lignende emner

FORECAST.ETS.SEASONALITY wiki side.

Se også: FORECAST.ETS.ADD, FORECAST.ETS.MULT, FORECAST.ETS.STAT.ADD, FORECAST.ETS.STAT.MULT, FORECAST.ETS.PI.ADD, FORECAST.ETS.PI.MULT, FORECAST, FORECAST.LINEAR