Fonction PREVISION.ETS.ADD
Calcule le ou les prévisions supplémentaires (valeurs futures) basé sur les données historique en utilisant les algorithmes ETS ou EDS. EDS est utilisé quand l'argument durée est 0, sinon, c'est ETS qui est utilisé.
Le lissage exponentiel est une méthode de lissage des valeurs réelles dans les séries de temps afin de prévoir les futures valeurs probables.
Le lissage triple exponentiel (ETS) est un jeu d'algorithmes dans lequel à la fois tendance et influences (de saison) périodiques sont traitées. Le double lissage exponentiel (EDS) est un algorithme comme ETS, mais sans les influences périodiques. EDS produit des prévisions linéaires.
Voir l'article Wikipedia sur les algorithmes de lissage exponentiel pour plus d'information.
PREVISION.ETS.ADD calcule avec le modèle
PREVISION.ETS.ADD(cibles; valeurs; chronologie; [durée]; [complétion_données]; [groupement])
chronologie (obligatoire) : une matrice ou une plage numérique. La plage chronologique (valeur x) pour les valeurs historiques.
La chronologie n'a pas à être triée, la fonction la triera pour son propre calcul.
Les valeurs de la chronologie doivent avoir une progression régulière entre elles.
Si une progression constante ne peut pas être identifiée dans la chronologie triée, la fonction renvoie l'erreur #NUM!.
Si les plages de la chronologie et des valeurs historiques n'ont pas la même taille, la fonction renvoie l'erreur #N/A.
Si la chronologie contient moins de 2 périodes de données, la fonction renvoie l'erreur #VALEUR!
longueur_période (facultatif) : une valeur numérique >=0, par défaut c'est 1. Un entier positif indiquant le nombre d'échantillons dans une période.
Une valeur de 1 indique que Calc va déterminer le nombre d'échantillons dans une période automatiquement.
Une valeur de 0 indique aucun effet périodique, une prévision est calculée avec l'algorithme EDS.
Pour toutes les autres valeurs positives, les prévisions sont calculées avec les algorithmes ETS.
Pour les valeurs qui ne sont pas un nombre entier positif, les fonctions renvoient l'erreur #NUM!.
complétion_données (facultatif) : une valeur logique VRAI ou FAUX, une valeur numérique 1 ou 0, par défaut c'est 1 (VRAI). Une valeur de 0 (FAUX) ajoute les points de données manquants avec 0 comme valeur historique. Une valeur de 1 (VRAI) ajoute les points manquants en interpolant avec les points de données voisins.
Si la chronologie nécessite une étape constante entre les points de données, cette fonction prend en charge jusqu'à 30% de points de données maquant et ajoute ces points de données.
groupement (facultatif) : une valeur numérique de 1 à 7, paramétrée sur 1 par défaut. Le paramètre groupement indique quelle méthode doit être utilisée pour grouper des valeurs de temps identiques :
|
Agrégation |
Fonction |
|---|---|
|
1 |
MOYENNE |
|
2 |
NB |
|
3 |
NBVAL |
|
4 |
MAX |
|
5 |
MEDIANE |
|
6 |
MIN |
|
7 |
SOMME |
Bien que la chronologie requiert un écart constant entre deux points de données, les fonctions agrégerons de points multiples qui ont le même horodatage.
=PREVISION.ETS.ADD(DATE(2014;1;1);valeurs;chronologie;1;VRAI();1)
Renvoie 157,166666666667, la prévision additive pour Janvier 2014 basée sur les plages nommées valeurs et chronologie ci-dessus, avec un échantillon par période, aucune donnée manquante et MOYENNE comme agrégation.
=PREVISION.ETS.ADD(DATE(2014;1;1);valeurs;chronologie;4;VRAI();7)
Renvoie 113,251442038722, la prévision additive pour Janvier 2014 basée sur les plages nommées valeurs et chronologie ci-dessus, avec une longueur de période de 4, aucune donnée manquante et SOMME comme agrégation.
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