Ringkasan
Fungsi Excel FORECAST.ETS.STAT mengembalikan nilai statistik tertentu yang berkaitan dengan ramalan siri masa dengan fungsi FORECAST.ETS. Argumen statistic_type menentukan statistik mana yang dikembalikan oleh FORECAST.ETS.STAT.
Tujuan
Dapatkan nilai statistik yang berkaitan dengan ramalanNilai pulangan
Statistik yang dimintaSintaks
= FORECAST.ETS.STAT (nilai, garis masa, jenis_ statistik, (musiman), (pelengkap_ data), (agregasi))Hujah
- nilai - Nilai sedia ada atau sejarah (nilai y).
- garis masa - Nilai garis masa berangka (nilai x).
- statistic_type - Statistik untuk dikembalikan, nilai angka antara 1 dan 8 (lihat jadual di bawah).
- bermusim - (pilihan) Pengiraan musim (0 = tidak bermusim, 1 = automatik, n = panjang musim dalam unit garis masa).
- data_completion - (pilihan) Perlakuan data hilang (0 = perlakukan sebagai sifar, 1 = purata). Lalai adalah 1.
- agregasi - (pilihan) Tingkah laku agregasi . Lalai adalah 1 (Purata). Lihat pilihan lain di bawah.
Versi
Excel 2016Catatan penggunaan
Fungsi FORECAST.ETS.STAT mengembalikan nilai statistik tertentu yang berkaitan dengan ramalan siri masa. Argumen statistic_type menentukan statistik mana yang dikembalikan oleh FORECAST.ETS.STAT.
Fungsi FORECAST.ETS.STAT digunakan (secara pilihan) untuk menghasilkan statistik ramalan sebagai sebahagian daripada ciri "Lembaran ramalan" di Excel. Ini adalah statistik yang relevan dengan ramalan yang dibuat oleh ciri, yang membalas fungsi FORECAST.ETS.
Dalam contoh yang ditunjukkan di atas, fungsi FORECAST.ETS.STAT telah dimasukkan secara manual untuk mengeluarkan semua lapan statistik ramalan yang tersedia berdasarkan data sejarah dan garis masa yang ditunjukkan. Nilai statistic_type berasal dari lajur F.
Nilai statistik
Nilai statistik untuk dikembalikan ditentukan oleh argumen statistic_type. Jadual di bawah menunjukkan lapan nilai yang mungkin dan hasil yang sepadan.
| Nilai | Keputusan | Penerangan |
|---|---|---|
| 1 | Alpha | Parameter asas algoritma ETS. Nilai yang lebih tinggi memberi lebih banyak berat kepada data terkini. |
| 2 | Beta | Parameter trend algoritma ETS. Nilai yang lebih tinggi memberi lebih banyak berat kepada trend terkini. |
| 3 | Gamma | Parameter bermusim algoritma ETS. Nilai yang lebih tinggi memberi lebih banyak berat kepada musim bermusim baru-baru ini. |
| 4 | MASAI | Metrik ralat berskala mutlak min, ukuran ketepatan ramalan. |
| 5 | SMAPE | Metrik ralat peratusan mutlak simetrik, ukuran ketepatan berdasarkan ralat peratusan. |
| 6 | MAE | Metrik ralat peratusan mutlak simetrik, ukuran ketepatan berdasarkan ralat peratusan. |
| 7 | RMSE | Metrik ralat kuasa dua min, ukuran perbezaan antara nilai ramalan dan pemerhatian |
| 8 | Ukuran langkah | Ukuran langkah dikesan dalam garis masa data sejarah. |
Nota hujah
Argumen nilai mengandungi susunan atau julat data yang bergantung, juga disebut nilai y. Ini adalah nilai sejarah yang ada dari mana ramalan akan dikira.
Argumen garis masa adalah susunan bebas atau julat nilai, juga disebut nilai x. Garis masa, mesti terdiri daripada nilai angka dengan selang langkah tetap. Sebagai contoh, garis masa boleh menjadi tahunan, suku tahunan, bulanan, harian, dan lain-lain. Garis masa juga boleh menjadi senarai ringkas bagi angka. Tidak diperlukan garis masa disusun.
Argumen bermusim adalah pilihan dan mewakili panjang corak bermusim yang dinyatakan dalam unit garis masa. Sebagai contoh, dalam contoh yang ditunjukkan, data setiap suku tahun, jadi musim dapat diberikan sebagai 4, kerana ada 4 perempat dalam setahun, dan pola musiman adalah 1 tahun. Nilai yang dibenarkan adalah 0 (tanpa musiman, gunakan algoritma linear), 1 (kirakan corak musiman secara automatik), dan n (panjang musim manual, angka antara 2 dan 8784, inklusif). Nombor 8784 = 366 x 24, bilangan jam dalam tahun lompat.
Argumen data_completion adalah pilihan dan menentukan bagaimana FORECAST.ETS harus menangani titik data yang hilang. Pilihannya adalah 1 (lalai) dan sifar. Secara lalai, FORECAST.ETS akan memberikan titik data yang hilang dengan rata-rata titik data yang berdekatan. Sekiranya sifar diberikan, FORECAST.ETS akan menganggap titik data yang hilang sebagai sifar.
Argumen agregasi adalah pilihan, dan mengawal fungsi apa yang digunakan untuk mengumpulkan titik data apabila garis masa mengandungi nilai pendua. Lalai adalah 1, yang menentukan RATA-RATA. Pilihan lain diberikan dalam jadual di bawah.
| Nilai | Kelakuan |
|---|---|
| 1 (atau dihilangkan) | Purata |
| 2 | BANYAK |
| 3 | NEGARA |
| 4 | MAX |
| 5 | PERUBATAN |
| 6 | MIN |
| 7 | RUMUSAN |
Kesalahan
Fungsi FORECAST.ETS.STAT akan mengembalikan kesalahan seperti yang ditunjukkan di bawah.
| Ralat | Sebab |
|---|---|
| # NILAI! |
|
| # N / A |
|
| #NUM |
|
