Cara menggunakan fungsi FORECAST.ETS.STAT Excel -

Ringkasan

Fungsi FORECAST.ETS.STAT Excel mengembalikan nilai statistik tertentu yang terkait dengan perkiraan deret waktu dengan fungsi FORECAST.ETS. Argumen statistic_type menentukan statistik mana yang dikembalikan oleh FORECAST.ETS.STAT.

Tujuan

Dapatkan nilai statistik terkait perkiraan

Nilai kembali

Statistik yang diminta

Sintaksis

= FORECAST.ETS.STAT (nilai, garis waktu, jenis_tatistik, (musim), (data_completion), (agregasi))

Argumen

  • nilai - Nilai yang ada atau nilai historis (nilai y).
  • garis waktu - Nilai garis waktu numerik (nilai x).
  • statistic_type - Statistik yang akan dikembalikan, nilai numerik antara 1 dan 8 (lihat tabel di bawah).
  • kemusiman - (opsional) Penghitungan musiman (0 = tidak ada kemusiman, 1 = otomatis, n = lamanya musim dalam unit garis waktu).
  • data_completion - (opsional) Perlakuan data tidak ada (0 = diperlakukan sebagai nol, 1 = rata-rata). Default-nya adalah 1.
  • agregasi - (opsional) Perilaku agregasi. Default adalah 1 (RATA-RATA). Lihat opsi lain di bawah.

Versi: kapan

Excel 2016

Catatan penggunaan

Fungsi FORECAST.ETS.STAT mengembalikan nilai statistik tertentu yang terkait dengan perkiraan deret waktu. Argumen statistic_type menentukan statistik mana yang dikembalikan oleh FORECAST.ETS.STAT.

Fungsi FORECAST.ETS.STAT (opsional) digunakan untuk menampilkan statistik perkiraan sebagai bagian dari fitur "Lembar perkiraan" di Excel. Ini adalah statistik yang relevan dengan perkiraan yang dibuat oleh fitur, yang membalas pada fungsi FORECAST.ETS.

Dalam contoh yang ditunjukkan di atas, fungsi FORECAST.ETS.STAT telah dimasukkan secara manual untuk mengeluarkan semua delapan statistik perkiraan yang tersedia berdasarkan data historis dan garis waktu yang ditampilkan. Nilai statistic_type berasal dari kolom F.

Nilai statistik

Nilai statistik yang akan dikembalikan ditentukan oleh argumen statistic_type. Tabel di bawah ini menunjukkan delapan kemungkinan nilai dan hasil yang sesuai.

Nilai Hasil Deskripsi
1 Alfa Parameter dasar dari algoritma ETS. Nilai yang lebih tinggi memberi bobot lebih pada data terbaru.
2 Beta Parameter tren dari algoritma ETS. Nilai yang lebih tinggi memberi bobot lebih pada tren terkini.
3 Gamma Parameter musiman dari algoritma ETS. Nilai yang lebih tinggi memberi bobot lebih pada periode musiman baru-baru ini.
4 MASE Metrik kesalahan berskala absolut rata-rata, ukuran akurasi perkiraan.
5 SMAPE Metrik kesalahan persentase rata-rata absolut simetris, ukuran akurasi berdasarkan persentase kesalahan.
6 MAE Metrik kesalahan persentase rata-rata absolut simetris, ukuran akurasi berdasarkan persentase kesalahan.
7 RMSE Metrik root mean squared error, ukuran perbedaan antara nilai yang diprediksi dan yang diamati.
8 Ukuran langkah Ukuran langkah terdeteksi di garis waktu data historis.

Catatan argumen

Argumen nilai berisi larik atau rentang data dependen, juga disebut nilai y. Ini adalah nilai historis yang ada untuk menghitung prediksi.

Argumen garis waktu adalah larik atau rentang nilai independen, juga disebut nilai x. Garis waktu, harus terdiri dari nilai numerik dengan interval langkah konstan. Misalnya, garis waktu bisa tahunan, triwulanan, bulanan, harian, dll. Garis waktu juga bisa berupa daftar sederhana periode numerik. Garis waktu tidak perlu disortir.

Argumen kemusiman adalah opsional dan mewakili panjang pola musiman yang dinyatakan dalam unit garis waktu. Misalnya, dalam contoh yang ditampilkan, data adalah kuartalan, jadi kemusiman dapat diberikan sebagai 4, karena ada 4 kuartalan dalam setahun, dan pola musiman adalah 1 tahun. Nilai yang diizinkan adalah 0 (tanpa musim, gunakan algoritme linier), 1 (hitung pola musiman secara otomatis), dan n (panjang musim manual, angka antara 2 dan 8784, inklusif). Angka 8784 = 366 x 24, jumlah jam dalam satu tahun kabisat.

Argumen data_completion bersifat opsional dan menentukan bagaimana FORECAST.ETS harus menangani titik data yang hilang. Opsinya adalah 1 (default) dan nol. Secara default, FORECAST.ETS akan memberikan poin data yang hilang dengan rata-rata poin data tetangga. Jika nol diberikan, FORECAST.ETS akan memperlakukan titik data yang hilang sebagai nol.

Argumen agregasi bersifat opsional, dan mengontrol fungsi apa yang digunakan untuk menggabungkan poin data saat garis waktu berisi nilai duplikat. Standarnya adalah 1, yang menentukan RATA-RATA. Opsi lain diberikan pada tabel di bawah.

Nilai Tingkah laku
1 (atau dihilangkan) RATA-RATA
2 MENGHITUNG
3 COUNTA
4 MAKS
5 MEDIAN
6 MIN
7 JUMLAH

Kesalahan

Fungsi FORECAST.ETS.STAT akan mengembalikan kesalahan seperti yang ditunjukkan di bawah ini.

Kesalahan Sebab
#NILAI!
  • musiman bukan numerik
  • data_completion bukan numerik
  • agregasi bukan numerik
# T / A
  • nilai dan garis waktu tidak memiliki ukuran yang sama
#NUM
  • Langkah yang konsisten tidak dapat ditentukan di timeline
  • Semua nilai garis waktu sama
  • Nilai statistic_type tidak berada dalam 1-8
  • Nilai musim tidak dalam 0-8784
  • Nilai untuk data_completion bukan 0 atau 1
  • Nilai agregasi tidak dalam 1-7

Artikel yang menarik...