Indhold
Indholdsfortegnelse 🔎︎

# PROGNOSE.ETS.SÆSON-funktion

Returnerer antallet af eksempler in prioden som beregnet af Calc i tilfælde af PROGNOSE.ETS.funktioner med argumentet periodelængde lig med 1.

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.

Det samme resultat returneres med PROGNOSE.ETS.STAT-funktioner, når argumentet stat_type lig med 9 (og periodelængde lig med 1)

Denne funktion er tilgængelig siden LibreOffice 5.2.

#### Syntaks

PROGNOSE.ETS.SÆSON (værdier, tidslinje, [datafuldførelse], [aggregering])

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

tidslinje (obligatorisk): En numerisk matrice eller område. Tidslinjen (x-værdier) er området for for de historiske værdier.

Tidslinjen behøver ikke at være sorteret, funktionerne vil sortere den til beregningerne.
Tidslinjens værdier skal have en konsekvent afstand.
Hvis der ikke kan findes et konstant mellemrum på den sorterede tidslinje, vil funktionerne returnere en #NUM!-fejl.
Hvis tidslinjens område og de historiske værdier ikke har samme størrelse, vil funktionerne returnere en #N/A-fejl.
Hvis tidslinjen omfatter mindre end 2 perioder med data, vil funktionerne returnere en #VALUE!-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.

#### 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.SÆSON(Værdier;Tidslinje;SAND();1)

Returnerer 6, antallet af eksempler i perioden baseret på områderne kaldet Værdier og Tidslinje ovenfor, ingen manglende data og MIDDEL som aggregering.

Relaterede emner

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