FORECAST.ETS.PI.MULT 函数
使用 ETS 或 EDS 算法根据历史数据计算乘法预测的预测间隔。参数「周期长度」为 0 时使用 EDS, 否则将使用 ETS。
「指数平滑」是一种在时间序列中平滑实际值, 以便预测可能的未来值的方法。
「指数三重平滑」(ETS) 是一组处理趋势和周期性 (季节性) 影响的算法。「指数双重平滑」(EDS) 是一种类似 ETS 的算法, 但没有周期性的影响。EDS 生成线性预测。
更多详情请见维基百科关于「指数平滑」算法的文章。
FORECAST.ETS.PI.MULT 使用模型计算
FORECAST.ETS.PI.MULT(target, values, timeline, [confidence_level], [period_length], [data_completion], [aggregation])
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.
「周期长度 (可选)」: 数值，> = 0, 默认值为 1。一个正整数, 指定周期中的样本数。
值为 1 表示 Calc 将自动确定周期内的采样数。
值为 0 表示没有周期性影响, 使用 EDS 算法计算预测。
对于所有其他正值, 使用 ETS 算法计算预测。
对于不是正整数的值, 函数将返回 #NUM! 错误。
「数据补齐 (可选)」:逻辑值 TRUE 或 FALSE, 数字 1 或 0, 默认值为 1 (TRUE)。值为 0 (FALSE) 将零作为其历史值添加缺少的数据点。如果值为 1 (TRUE), 则会通过在相邻数据点之间插值来添加缺少的数据点。
尽管时间线需要在数据点之间保持恒定的步进, 但该函数支持最多 30% 的数据点缺失, 并将添加这些数据点。
「 聚合 (可选)」: 从 1 到 7 的数值, 默认值为 1。聚合参数决定将使用哪种方法聚合相同的时间值:
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汇总 |
函数 |
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1 |
AVERAGE |
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2 |
COUNT |
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3 |
COUNTA |
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4 |
MAX |
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5 |
MEDIAN |
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6 |
MIN |
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7 |
SUM |
尽管时间线需要在数据点之间保持恒定的步进, 但函数将聚合具有相同时间戳的多个点。
例如, 对于 90% 置信度级别, 将计算 90% 的预测间隔 (90% 的未来点将落入此预测的半径)。
关于预测间隔的说明: 没有明确的数学方法来计算预测, 但可以估算。随着预测 x 与观测数据集的距离越来越远, 预测间隔往往越来越「过于乐观」。
对于 ETS, Calc 使用基于1000次计算的近似值, 每次计算在观测数据集 (历史值) 的标准偏差范围内具有随机变化。
=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Values;Timeline;0.9;1;TRUE();1)
返回 20.1040952101013, 基于「值」和上方「时间轴」命名区域对2014年1月进行乘法预测的预测间隔, 置信度为 90% (=0.9)，每个样本作为一个周期, 没有缺失的数据, 使用 AVERAGE 作为聚合函数。
=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Values;Timeline;0.8;4;TRUE();7)
返回 27.5285874381574, 基于「值」和上方「时间轴」命名区域对2014年1月进行乘法预测的预测间隔, 置信度为 0.8，周期长度为 4, 没有缺失的数据, 使用 SUM 作为聚合函数。
ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.PI.MULT