Como usar a função FORECAST.ETS.STAT do Excel -

Resumo

A função FORECAST.ETS.STAT do Excel retorna um valor estatístico específico relacionado à previsão de série temporal com a função FORECAST.ETS. O argumento statistic_type determina qual estatística é retornada por FORECAST.ETS.STAT.

Objetivo

Obtenha o valor estatístico relacionado à previsão

Valor de retorno

Estatística solicitada

Sintaxe

= FORECAST.ETS.STAT (valores, linha do tempo, statistic_type, (sazonalidade), (data_completion), (agregação))

Argumentos

  • valores - valores existentes ou históricos (valores y).
  • linha do tempo - valores numéricos da linha do tempo (valores x).
  • statistic_type - A estatística a ser retornada, um valor numérico entre 1 e 8 (consulte a tabela abaixo).
  • sazonalidade - (opcional) Cálculo de sazonalidade (0 = sem sazonalidade, 1 = automática, n = duração da temporada em unidades de linha do tempo).
  • data_completion - (opcional) Tratamento de dados ausentes (0 = tratar como zero, 1 = média). O padrão é 1.
  • agregação - (opcional) comportamento de agregação. O padrão é 1 (AVERAGE). Veja outras opções abaixo.

Versão

Excel 2016

Notas de uso

A função FORECAST.ETS.STAT retorna um determinado valor estatístico relacionado à previsão de série temporal. O argumento statistic_type determina qual estatística é retornada por FORECAST.ETS.STAT.

A função FORECAST.ETS.STAT é (opcionalmente) usada para gerar estatísticas de previsão como parte do recurso "Folha de previsão" no Excel. Estas são estatísticas relevantes para a previsão criada pelo recurso, que responde na função FORECAST.ETS.

No exemplo mostrado acima, a função FORECAST.ETS.STAT foi inserida manualmente para gerar todas as oito estatísticas de previsão disponíveis com base nos dados históricos e cronograma mostrado. Os valores statistic_type vêm da coluna F.

Valores estatísticos

O valor estatístico a ser retornado é determinado pelo argumento statistic_type. A tabela abaixo mostra os oito valores possíveis e os resultados correspondentes.

Valor Resultado Descrição
1 Alfa O parâmetro básico do algoritmo ETS. Valores mais altos dão mais peso aos dados recentes.
2 Beta O parâmetro de tendência do algoritmo ETS. Valores mais altos dão mais peso às tendências recentes.
3 Gama O parâmetro de sazonalidade do algoritmo ETS. Valores mais altos dão mais peso aos períodos sazonais recentes.
4 MASE A métrica de erro médio absoluto em escala, uma medida da precisão da previsão.
5 SMAPE A métrica de erro percentual absoluto médio simétrico, uma medida de precisão baseada em erros percentuais.
6 MAE A métrica de erro percentual absoluto médio simétrico, uma medida de precisão baseada em erros percentuais.
7 RMSE A métrica do erro quadrático médio da raiz, uma medida das diferenças entre os valores previstos e observados.
8 Tamanho do passo O tamanho do passo detectado na linha do tempo dos dados históricos.

Notas de argumento

O argumento de valores contém a matriz dependente ou intervalo de dados, também chamados de valores y. Esses são os valores históricos existentes a partir dos quais uma previsão será calculada.

O argumento da linha do tempo é a matriz independente ou intervalo de valores, também chamado de valores x. A linha do tempo deve consistir em valores numéricos com um intervalo de etapas constante. Por exemplo, a linha do tempo pode ser anual, trimestral, mensal, diária, etc. A linha do tempo também pode ser uma lista simples de períodos numéricos. Não é necessário que a linha do tempo seja classificada.

O argumento de sazonalidade é opcional e representa a duração do padrão sazonal expresso em unidades de linha do tempo. Por exemplo, no exemplo mostrado, os dados são trimestrais, portanto, a sazonalidade pode ser dada como 4, uma vez que há 4 trimestres em um ano e o padrão sazonal é 1 ano. Os valores permitidos são 0 (sem sazonalidade, usar algoritmo linear), 1 (calcular o padrão sazonal automaticamente) en (duração manual da temporada, um número entre 2 e 8784, inclusive). O número 8784 = 366 x 24, o número de horas em um ano bissexto.

O argumento data_completion é opcional e especifica como FORECAST.ETS deve tratar os pontos de dados ausentes. As opções são 1 (padrão) e zero. Por padrão, FORECAST.ETS fornecerá pontos de dados ausentes calculando a média dos pontos de dados vizinhos. Se zero for fornecido, FORECAST.ETS tratará os pontos de dados ausentes como zero.

O argumento de agregação é opcional e controla qual função é usada para agregar pontos de dados quando a linha do tempo contém valores duplicados. O padrão é 1, que especifica AVERAGE. Outras opções são fornecidas na tabela abaixo.

Valor Comportamento
1 (ou omitido) MÉDIA
2 CONTAGEM
3 CONT.valor
4 MAX
5 MEDIANA
6 MIN
7 SOMA

Erros

A função FORECAST.ETS.STAT retornará erros conforme mostrado abaixo.

Erro Causa
#VALOR!
  • sazonalidade não é numérica
  • data_completion não é numérico
  • agregação não é numérica
#N / D
  • valores e cronograma não são do mesmo tamanho
#NUM
  • A etapa consistente não pode ser determinada na linha do tempo
  • Todos os valores da linha do tempo são iguais
  • O valor para statistic_type não está entre 1-8
  • O valor da sazonalidade não está entre 0-8784
  • O valor para data_completion não é 0 ou 1
  • O valor para agregação não está entre 1-7

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