Comment utiliser la fonction Excel FORECAST.ETS.STAT -

Sommaire

La fonction Excel FORECAST.ETS.STAT renvoie une valeur statistique particulière liée à la prévision de séries temporelles avec la fonction FORECAST.ETS. L'argument statistic_type détermine la statistique renvoyée par FORECAST.ETS.STAT.

Objectif

Obtenez une valeur statistique liée aux prévisions

Valeur de retour

Statistique demandée

Syntaxe

= PREVISION.ETS.STAT (valeurs, chronologie, type_statistique, (saisonnalité), (complétion des données), (agrégation))

Arguments

  • values - Valeurs existantes ou historiques (valeurs y).
  • chronologie - Valeurs numériques de la chronologie (valeurs x).
  • statistic_type - La statistique à renvoyer, une valeur numérique entre 1 et 8 (voir le tableau ci-dessous).
  • saisonnalité - (facultatif) Calcul de la saisonnalité (0 = pas de saisonnalité, 1 = automatique, n = durée de la saison en unités de chronologie).
  • data_completion - (facultatif) Traitement des données manquantes (0 = traiter comme zéro, 1 = moyenne). La valeur par défaut est 1.
  • agrégation - (facultatif) Comportement d'agrégation. La valeur par défaut est 1 (MOYENNE). Voir les autres options ci-dessous.

Version

Excel 2016

Notes d'utilisation

La fonction FORECAST.ETS.STAT renvoie une valeur statistique donnée liée à la prévision de séries chronologiques. L'argument statistic_type détermine la statistique renvoyée par FORECAST.ETS.STAT.

La fonction PREVISION.ETS.STAT est (éventuellement) utilisée pour générer des statistiques de prévision dans le cadre de la fonctionnalité "Feuille de prévision" dans Excel. Ce sont des statistiques pertinentes pour la prévision créée par l'entité, qui répond sur la fonction FORECAST.ETS.

Dans l'exemple ci-dessus, la fonction PREVISION.ETS.STAT a été insérée manuellement pour générer les huit statistiques de prévision disponibles en fonction des données historiques et de la chronologie affichées. Les valeurs statistic_type proviennent de la colonne F.

Valeurs statistiques

La valeur statistique à renvoyer est déterminée par l'argument statistic_type. Le tableau ci-dessous présente les huit valeurs possibles et les résultats correspondants.

Valeur Résultat La description
1 Alpha Le paramètre de base de l'algorithme ETS. Des valeurs plus élevées donnent plus de poids aux données récentes.
2 Bêta Le paramètre de tendance de l'algorithme ETS. Des valeurs plus élevées donnent plus de poids aux tendances récentes.
3 Gamma Le paramètre de saisonnalité de l'algorithme ETS. Des valeurs plus élevées donnent plus de poids aux périodes saisonnières récentes.
4 MASE La métrique d'erreur moyenne mise à l'échelle absolue, une mesure de la précision des prévisions.
5 SMAPE La métrique d'erreur en pourcentage absolu moyenne symétrique, une mesure de l'exactitude basée sur les erreurs en pourcentage.
6 MAE La métrique d'erreur en pourcentage absolu moyenne symétrique, une mesure de l'exactitude basée sur les erreurs en pourcentage.
sept RMSE La métrique d'erreur quadratique moyenne racine, une mesure des différences entre les valeurs prédites et observées.
8 Taille de pas La taille de pas détectée dans la chronologie des données historiques.

Notes d'argumentation

L'argument values ​​contient le tableau ou la plage de données dépendants, également appelés valeurs y. Il s'agit de valeurs historiques existantes à partir desquelles une prédiction sera calculée.

L'argument de chronologie est le tableau indépendant ou la plage de valeurs, également appelées valeurs x. La chronologie doit être constituée de valeurs numériques avec un intervalle de pas constant. Par exemple, la chronologie peut être annuelle, trimestrielle, mensuelle, quotidienne, etc. La chronologie peut également être une simple liste de périodes numériques. Il n'est pas nécessaire que la chronologie soit triée.

L'argument de saisonnalité est facultatif et représente la longueur du modèle saisonnier exprimé en unités de chronologie. Par exemple, dans l'exemple illustré, les données sont trimestrielles, donc la saisonnalité peut être donnée à 4, car il y a 4 trimestres dans une année et le modèle saisonnier est de 1 an. Les valeurs autorisées sont 0 (pas de saisonnalité, utiliser un algorithme linéaire), 1 (calculer automatiquement le modèle saisonnier) et n (durée de saison manuelle, un nombre compris entre 2 et 8784, inclus). Le nombre 8784 = 366 x 24, le nombre d'heures dans une année bissextile.

L'argument data_completion est facultatif et spécifie comment FORECAST.ETS doit gérer les points de données manquants. Les options sont 1 (par défaut) et zéro. Par défaut, FORECAST.ETS fournira les points de données manquants en calculant la moyenne des points de données voisins. Si zéro est fourni, FORECAST.ETS traitera les points de données manquants comme zéro.

L'argument d'agrégation est facultatif et contrôle la fonction utilisée pour agréger les points de données lorsque la chronologie contient des valeurs en double. La valeur par défaut est 1, qui spécifie MOYENNE. D'autres options sont données dans le tableau ci-dessous.

Valeur Comportement
1 (ou omis) MOYENNE
2 COMPTER
3 COUNTA
4 MAX
5 MÉDIAN
6 MIN
sept SOMME

les erreurs

La fonction FORECAST.ETS.STAT renverra des erreurs comme indiqué ci-dessous.

Erreur Cause
#VALEUR!
  • la saisonnalité n'est pas numérique
  • data_completion n'est pas numérique
  • l'agrégation n'est pas numérique
#N / A
  • les valeurs et la chronologie ne sont pas de la même taille
#NUM
  • L'étape cohérente ne peut pas être déterminée dans la chronologie
  • Toutes les valeurs de la chronologie sont les mêmes
  • La valeur de statistic_type n'est pas comprise entre 1 et 8
  • La valeur de saisonnalité n'est pas comprise entre 0 et 8784
  • La valeur de data_completion n'est ni 0 ni 1
  • La valeur d'agrégation n'est pas comprise entre 1 et 7

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