Indhold

# PROGNOSE.ETS.PI.ADD-funktion

Beregner forudsigelsesintervaller for en additiv prognose, der baserer sig på historiske data med ETS- eller EDS-algoritmer. EDS bruges, når argumentet periode_længde er 0, ellers bruges ETS.

Eksponentiel udglatning er en metode til at udglatte reelle værdier i en tidsserie for at forudsige mulige fremtidige værdier.

Eksponentiel triple udglatning (ETS) er et sæt algoritmer, hvor både tendens og periodisk (sæsonmæssig) indvirkninger behandles. Eksponentiel dobbelt udglatning (EDS) er en algoritme som ETS, men uden periodiske indvirkninger. EDS fremstiller lineære forudsigelser.

Find mere information i engelsk Wikipedia om Exponential smoothing algorithms.

PROGNOSE.ETS.PI.ADD beregner med modellen

prognose = basisværdi + tendens * ∆x + periodisk afvigelse.

### Syntaks

PROGNOSE.ETS.PI.ADD(mål, værdier, tidslinje, [tillidsniveau], [periodelængde], [fuldførelse], [aggregering])

mål (obligatorisk): En dato, et tidspunkt eller numerisk enkelt værdi eller område. Datapunktet/området, som der skal forudsiges for.

værdier (obligatoriske): En numeriske matrice eller område. Værdier er de historiske værdier, som du vil forudsige de næste punkter for.

tidslinje (obligatorisk): En numerisk matrix eller et område. Tidslinje (x-værdi) området til historiske værdier.

Tidslinjen behøver ikke at være ordnet, funktionerne vil sortere den til beregninger.
Tidslinjens værdier skal have ensartede mellemrum.
Hvis der ikke kan ses en konstant afstand på den ordnede tidslinje, returnerer funktionerne fejlen #NUM!
Hvis tidslinjens og de historiske værdiers områder ikke har den samme størrelse, returnerer funktionerne fejlen #N/A.
Hvis tidslinjen indeholder mindre end 2 dataperioder, returnerer funktionerne fejlen #VALUE!

Troværdigheds_niveau (krævet): En numerisk værdi mellem 0 og 1 (eksklusiv), standard er 0,95. En værdi som indikerer et niveau for troværdighed af det beregnede forudsigelsesinterval.

Med værdier <= 0 or ><= 1, vil funktionerne returnere en #NUM-fejl.

periode_længde (valgfri): En numerisk værdi >= 0, standarden er 1. Et positivt heltal, der indikerer antallet af stikprøver i en periode.

En værdi på 1 indikerer, at Calc skal bestemme antallet af stikprøver i en periode automatisk,
En værdi på 0 indikerer ingen periodisk eftekter, en forudsigelse beregnes med EDS-algoritmer.
For alle andre positive værdier beregnes forudsigelser med ETS-algoritmer.
For værdier, som ikke er et positivt heltal, vil funktionerne returnere en #NUM!-fejl.

data_fuldførelse (valgfri): en logisk værdi SAND eller FALSK, et numerisk 1 eller 0, standard er 1 (SAND). En værdi på 0 (FALSK) vil tilføje de manglende datapunkter med nul som historisk værdi. En værdi på 1 (SAND) vil tilføje de manglende datapunkter ved at interpolere mellem de tilstødende datapunkter.

Selv om tidslinjen kræver et fast mellemrum mellem datapunkterne, understøtter funktionen op til 30% manglende datapunkter og vil tilføje dem.

Aggregering (valgfri): en numerisk værdi fra 1 til 7, med standard 1. Aggregering indikerer hvilken metode der anvendes til at aggregere identiske tidsværdier:

Aggregering | Funktion
--- | ---
1 | MIDDEL
2 | TÆL
3 | TÆLV
4 | MAKS
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Selv om tidslinjen kræver et konstant mellemrum mellem datapunkter, vil funktionerne samle flere punkter, som har det samme tidsstempel.

Med for eksempel et tillidsniveau på 90%, beregnes et 90% prognose interval (90% af de fremtidige punkter skal falde inden for denne radius fra prognosen.

Bemærk om forudsigelsesintervaller: der er ikke nogen præcis matematisk måde at beregne dette for prognoser, der er forskellige tilnærmelser. Forudsigelsesintervaller har tendens til at bilve voksende 'overoptimistisk' med en voksende afstand mellem prognose-X og observationsdatasættet.

Til ETS bruger Calc en tilnærmelse baseret på 1000 beregningerne med tilfældige variationer inden for standardafvigelsen i det observerede datasæt (de historiske værdier).

#### Eksempel

Tabellen herunder indeholder en tidslinje og dens tilknyttede værdier:

| A | B
1 | Tidslinje | Værdier
--- | --- | ---
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.PI.ADD(DATO(2014;1;1);Værdier;Tidslinje;0,9;1;SAND();1)

Returnerer 18,8061295551355, den additive forudsigelsesintervals prognose for januar 2014 baseret på områderne kaldet Værdier og Tidslinje ovenfor, 90% (=0.9) troværdighedsniveau, med et eksempel pr. periode, ingen manglende data og MIDDEL som aggregering.

=PROGNOSE.ETS.PI.ADD(DATO(2014;1;1);Værdier;Tidslinje;0.8;4;SAND();7)

Returnerer 23,4416821953741, den additive forudsigelsesintervals prognose for januar 2014 baseret på områderne kaldet Værdier og Tidslinje ovenfor, med et troværdighedsniveau på 0,8, en periodelængde på 4, ingen manglende data og SUM aggregering.

#### Tekniske oplysninger

Denne funktion er tilgængelig siden LibreOffice 5.2.

Denne funktion er ikke en del af standarden Open Document Format for kontorprogrammer (OpenDocument) Version 1.3. del 4: Omregnet formel (OpenFormula) -format. Navnerummet er

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.COFINT

Relaterede emner

Wiki-side for funktionen PROGNOSE.ETS.PI.ADD (på engelsk: FORECAST.ETS.PI.ADD).

Se også : >PROGNOSE.ETS.ADD, PROGNOSE.ETS.MULT, PROGNOSE.ETS.STAT.ADD, PROGNOSE.ETS.STAT.MULT, PROGNOSE.ETS.PI.MULT PROGNOSE.ETS.SÆSON, PROGNOSE, PROGNOSE.LINEÆR