Indhold

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.

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!

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.

sammendrag (valgfri): en numerisk værdi fra 1 til 7, med standard 1. Parameteret sammendrag angiver, hvilken metode der skal anvendes til at sammendrage identiske tidsværdier:

Sammendrag | Funktion
--- | ---
1 | MIDDEL
2 | TÆL (på engelsk: COUNT)
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.

stat_type (obligatorisk): En numerisk værdi fra 1 til 9. En værdi indikerer hvilken statistik der returneres for de givne værdier og x-område

Følgende statistikker kan returneres:

stat_type | Statistikker
--- | ---
1 | Alfa udglatningsparameter fra ETS-algoritmen (basis)
2 | Gamma-udglatningsparameter fra ETS-algoritmen (tendens)
3 | Beta-udglatningsparameter fra ETS-algoritmen (periodisk afvigelse)
4 | Middeltal for absolut skaleret fejl (MASE) – en måling af forudsigelsers nøjagtighed.
5 | Symmetrisk middeltal for absolut procentvis fejl (SMAPE) – en nøjagtighedsmåling baseret på procentvise fejl
6 | Middeltal for absolut fejl (MAE) -- en måling af forudsigelsers nøjagtighed.
7 | Roden af middeltal af kvadrat på fejl (RMSE) – en måling af forskelle mellem forudsagte og observerede værdier.
8 | Trinlængden på den detekterede tidslinje (x-område). Hvis der opdages en trinlængden i måneder/kvartaler/år, er trinlængden i måneder, ellers er trinlængden i dage i tilfælde af en dato(tidspunkt)-tidslinje og numerisk i andre tilfælde.
9 | Antal stikprøver i periode -- dette er det samme som argumentet periode_længde, eller det beregnede antal i tilfælde af, at periode_længde er 1.

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.

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

prognose = (basisværdi + trend*∆x) * periodisk_afvigelse.

#### 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

Støt os venligst!