Isi

# FORECAST.ETS.PI.MULT function

Menghitung interval prediksi untuk ramalan multiplikasi berdasarkan data historis menggunakan algoritma ETS atau EDS.. EDS digunakan ketika argumen period_length adalah 0, jika tidak ETS digunakan.

Penghalusan Eksponensial adalah metode untuk menghaluskan nilai riil dalam deret waktu untuk memperkirakan kemungkinan nilai di masa depan.

Exponential Triple Smoothing (ETS) adalah satu set algoritma dimana kedua trend dan berkala(musiman) pengaruh diproses. Exponential Double Smoothing (EDS) adalah algoritma seperti ETS, tetapi tanpa pengaruh secara berkala. EDS menghasilkan perkiraan linier.

Lihat Wikipedia tentang algoritma pemulusan eksponensial untuk informasi lebih lanjut.

FORECAST.ETS.PI.MULT menghitung dengan model

perkiraan = (nilai dasar + tren * ∆x) * periodical_aberration.

### Sintaksis

FORECAST.ETS.PI.MULT(target, nilai, timeline, [confidence_level], [period_length], [data_completion], [aggregation])

target (wajib): Tanggal, waktu, atau nilai tunggal numerik atau rentang. Titik data/rentang untuk menghitung perkiraan.

nilai (wajib): Larik atau rentang numerik. nilai adalah nilai historis, yang ingin Anda perkirakan poin berikutnya.

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.

tingkat kepercayaan diri (wajib): Nilai numerik antara 0 dan 1 (eksklusif), standarnya adalah 0,95. Nilai yang menunjukkan tingkat kepercayaan untuk interval prediksi yang dihitung.

Dengan nilai <= 0 or >= 1,fungsi akan mengembalikan #NUM! Kesalahan.

panjang_periode (opsional): Nilai numerik >= 0, standarnya adalah 1. Bilangan bulat positif yang menunjukkan jumlah sampel dalam suatu periode.

Nilai 1 menunjukkan bahwa Calc adalah untuk menentukan jumlah sampel dalam suatu periode secara otomatis.
A nilai 0 menunjukkan tidak ada efek periodik, perkiraan dihitung dengan algoritma EDS.
Untuk semua nilai positif lainnya, prakiraan dihitung dengan algoritma ETS.
Untuk nilai yang tidak menjadi bilangan bulat positif, fungsi akan mengembalikan #NUM! Kesalahan.

data_completion (opsional): nilai logis TRUE atau FALSE, angka 1 atau 0, standarnya adalah 1 (TRUE). Nilai 0 (SALAH) akan menambahkan titik data yang hilang dengan nol sebagai nilai historis. Nilai 1 (TRUE) akan menambahkan titik data yang hilang dengan menyisipkan di antara titik data tetangga.

Meskipun garis waktu membutuhkan langkah konstan antara titik data, fungsi mendukung hingga 30% titik data yang hilang, dan akan menambahkan titik data ini.

agregasi (opsional): Nilai numerik dari 1 hingga 7, dengan default 1. Parameter agregasi menunjukkan metode mana yang akan digunakan untuk menggabungkan nilai waktu yang identik:

Agregasi | Fungsi
--- | ---
1 | AVERAGE
2 | COUNT
3 | COUNTA
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Meskipun garis waktu membutuhkan langkah konstan antara titik data, fungsi akan mengumpulkan beberapa titik yang memiliki cap waktu yang sama.

Misalnya, dengan tingkat Keyakinan 90%, interval prediksi 90% akan dihitung (90% poin di masa depan akan jatuh dalam radius ini dari perkiraan).

Catatan tentang interval prediksi: tidak ada cara matematika yang tepat untuk menghitung ini untuk perkiraan, ada berbagai perkiraan. Interval prediksi cenderung semakin 'terlalu optimis' ketika meningkatkan jarak perkiraan-X dari kumpulan data pengamatan.

Catatan tentang interval prediksi: tidak ada cara matematika yang tepat untuk menghitung ini untuk perkiraan, ada berbagai perkiraan. Interval prediksi cenderung semakin 'terlalu optimis' ketika meningkatkan jarak perkiraan-X dari kumpulan data pengamatan.

#### Contoh

Tabel di bawah ini berisi garis waktu dan nilai terkait:

| A | B
1 | Alur waktu | Nilai
--- | --- | ---
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

=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Values;Timeline;0.9;1;TRUE();1)

Mengembalikan 20.1040952101013, interval prediksi untuk perkiraan multiplikasi untuk Januari 2014 berdasarkan Nilai dan Timeline rentang bernama di atas, tingkat kepercayaan 90% (= 0,9) dengan satu sampel per periode, tidak ada data yang hilang, dan AVERAGE sebagai agregasi.

=FORECAST.ETS.PI.MULT(DATE(2014;1;1);Values;Timeline;0.8;4;TRUE();7)

Mengembalikan 27.5285874381574, interval prediksi untuk perkiraan multiplikasi untuk Januari 2014 berdasarkan Nilai dan Timeline rentang bernama di atas, dengan tingkat kepercayaan 0,8, periode 4, tanpa data yang hilang, dan SUM sebagai agregasi.

#### Technical information

Fungsi ini tersedia sejak LibreOffice 5.2.

This function is NOT part of the Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Version 1.3. Part 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format standard. The name space is

ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.PI.MULT

Topik Terkait

FORECAST.ETS.PI.MULT wiki page.

Lihat juga: FORECAST.ETS.ADD, FORECAST.ETS.MULT, FORECAST.ETS.STAT.ADD, FORECAST.ETS.STAT.MULT, FORECAST.ETS.PI.ADD, FORECAST.ETS.SEASONALITY, FORECAST, FORECAST.LINEAR

Mohon dukung kami!