Vsebina
Kazalo 🔎︎

# FORECAST.ETS.PI.ADD

Izračuna intervale napovedi za aditivne napovedi glede na historične podatke z uporabo algoritma ETS ali EDS. EDS uporabi, če je argument dolžina_periode enak 0, sicer uporabi ETS.

Eksponentno glajenje je metoda za glajenje realnih vrednosti v časovnih zaporedjih z namenom napovedovanja možnih prihodnjih vrednosti.

Trojno eksponentno glajenje (angl. ETS za Exponential Triple Smoothing) je nabor algoritmov, s katerimi se obdelajo tako trend kot periodični (sezonski) vplivi. Dvojno eksponentno glajenje (angl. EDS za Exponential Double Smoothing) je algoritem, podoben ETS, a brez periodičnih vplivov. Z EDS se izdelajo linearne napovedi.

Več informacij o eksponentnem glajenju najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.)

FORECAST.ETS.PI.ADD računa po modelu

napoved = osnovnavrednost + trend * ∆x + periodični_odklon.

Ta funkcija je na voljo od LibreOffice 5.2

#### Skladnja

FORECAST.ETS.PI.ADD(cilj, vrednosti, časovnica, [raven_zaupanja], [dolžina_periode], [dokončanje_podatkov], [združevanje])

Cilj (obvezno): datumska, časovna ali številska posamična vrednost ali obseg. Podatkovna točka oz. obseg, za katerega želite izračunati napoved.

Vrednosti (obvezno): številsko polje ali obseg. Vrednosti so zgodovinske vrednosti, s katerimi želite napovedati naslednje točke.

Časovnica (obvezno): numerično polje ali obseg. Obseg časovnice (vrednost x) za pretekle, historične vrednosti.

Časovnica ne rabi biti razvrščena, funkcije njene vrednosti razvrstijo za izračune.
Vrednosti časovnice morajo imeti konsistenten korak.
Če v razvrščeni časovnici ni mogoče ugotoviti konstantnega koraka, funkcije vrnejo napako #NUM!
Če obseg časovnice in historične vrednosti niso enako velike, funkcije vrnejo napako #N/A.
Če časovnica vsebuje manj kot dve periodi podatkov, funkcije vrnejo napako #VALUE!

stopnja_zaupanja (obvezno): številska vrednost med 0 in 1 (izključno), privzeta vrednost je 0,95. Vrednost, ki kaže raven zaupanja za izračunani interval napovedi.

Pri vrednostih <= 0 ali >= 1 bodo funkcije vrnile napako #NUM!

dolžina_periode (neobvezno): številska vrednost >= 0, privzeto je 1. Pozitivno celo število, ki predstavlja število vzorcev v periodi.

Vrednost 1 nakazuje, naj Calc samodejno določi število vzorcev v periodi.
Vrednost 0 nakazuje odsotnost periodičnih učinkov, zato je napoved izračunana z algoritmi EDS.
Za vse druge pozitivne vrednosti se napovedi izračunajo z algoritmi ETS.
Za vrednosti, ki niso pozitivno celo število, funkcije vrnejo napako #NUM!

dopolnjevanje_podatkov: (neobvezno) logična vrednost TRUE ali FALSE, številska vrednost 1 ali 0, privzeta vrednost je 1 (TRUE). Vrednost 0 (FALSE) doda manjkajoče podatkovne točke z nič kot historično vrednostjo. Vrednost 1 (TRUE) doda manjkajoče podatkovne točke z interpolacijo med sosednjimi podatkovnimi točkami.

Čeprav je za časovnico potreben konstanten korak med podatkovnimi točkami, funkcija podpira do 30 % manjkajočih podatkovnih točk in te podatkovne točke doda sama.

Združevanje (neobvezno): številska vrednost od 1 do 7, privzeta vrednost je 1. Parameter združevanja določa, katera metoda bo uporabljena za združevanje identičnih časovnih vrednosti:

Združevanje | Funkcija
1 | AVERAGE
2 | COUNT
3 | COUNTA
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Čeprav časovnica potrebuje konstanten korak med podatkovnimi točkami, bodo funkcije združile več točk z istim časovnim žigom.

Primer: pri ravni zaupanja 90 % bo izračunan 90 % interval napovedi (90 % prihodnjih točk bo padlo v ta radij iz napovedi).

Opomba o intervalih napovedovanja: natančen matematičen način izračuna le-tega za napovedi ne obstaja, so le razni približki. Običajno postajajo intervali napovedi z naraščajočo oddaljenostjo od napovedi-X do množice podatkov opazovanja čedalje bolj optimistični.

Za ETS uporabi Calc približke na osnovi 1000 izračunov z naključnimi variacijami v okviru standardnega odklona množice podatkov opazovanja (historične vrednosti).

#### Primer

Spodnja tabela vsebuje časovnico in njene povezane vrednosti:

| A | B
1 | Časovnica | Vrednosti
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.ADD(DATE(2014;1;1);vrednosti;časovnica;0,9;1;TRUE();1)

Vrne 18,8061295551355, interval napovedi za aditivno napoved za januar 2014 glede na zgornja poimenovana obsega Vrednosti in Časovnica, z ravnjo zaupanja 90 % (t.j. 0,9), z enim vzorcem na periodo, brez manjkajočih podatkov in z AVERAGE za združevanje.

=FORECAST.ETS.PI.ADD(DATE(2014;1;1);vrednosti;časovnica;0.8;4;TRUE();7)

Vrne 23,4416821953741, interval napovedi za aditivno napoved za januar 2014 glede na zgornja poimenovana obsega Vrednosti in Časovnica, z ravnjo zaupanja 0,8, dolžino periode 4, brez manjkajočih podatkov in s funkcijo SUM za združevanje.

Podobne teme

Glejte tudi: FORECAST.ETS.ADD, FORECAST.ETS.MULT, FORECAST.ETS.STAT.ADD, FORECAST.ETS.STAT.MULT, FORECAST.ETS.PI.MULT, FORECAST.ETS.SEASONALITY, FORECAST, FORECAST.LINEAR