FORECAST.ETS.STAT 函數

會傳回統計值當做時間序列預測。

統計類型指出此函數需要何種統計。

語法

FORECAST.ETS.STAT(values, timeline, statistic_type, [seasonality], [data_completion], [aggregation])

FORECAST.ETS.STAT 函數語法具有下列引數:

  • Values    必要。 Values 是您要預測其下一個點的歷程記錄值。

  • Timeline    必要。這是獨立的陣列或數值資料範圍。時間表的日期之間必須擁有一致的步階,且步階不能為零。 時間表不需要排序,因為 FORECAST.ETS.STAT 會使用隱含方式為其排序以進行計算。 如果在提供的時間表中無法識別常數步階,則 FORECAST.ETS.STAT 會傳回 #NUM! 錯誤。 如果時間表包含重複值,則 FORECAST.ETS.STAT 會傳回 #VALUE! 錯誤。 如果時間表範圍和值的大小不同,則 FORECAST.ETS.STAT 會傳回 #N/A 錯誤。

  • Statistic_type    必要。 1 和 8 之間的數值,指出將針對計算後的預測傳回何種統計。

  • Seasonality    選用。數值。 預設值 1 表示 Excel 會自動偵測季節性以進行預測,並針對季節性模式的長度使用正整數。 0 表示無季節性,亦即預測為線性。 正整數會指示演算法使用此長度的模式做為季節性。 若是其他任何值,則 FORECAST.ETS.STAT 會傳回 #NUM! 錯誤。

    支援的季節性上限是 8,760 (一年中的小時數)。 超過該數字的任何季節性都會導致出現 #NUM! 錯誤。

  • Data completion    選用。雖然時間表要求資料點之間必須有常數步階,但 FORECAST.ETS.STAT 可支援多達 30% 的資料遺失,並會針對遺失資料自動調整。 0 會指示演算法將遺失點計作零。 預設值 1 則會計算鄰近資料點的平均值來當做遺失點的值。

  • Aggregation    選用。雖然時間表要求資料點之間必須有常數步階,但 FORECAST.ETS.STAT 會彙總擁有相同時間戳記的多個點。彙總參數是數值,指出將使用哪種方法彙總具備相同時間戳記的數個值。預設值 0 會使用 AVERAGE,而其他選項則為 SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN。

下列是可以傳回的選用統計資料:

  • ETS 演算法的 Alpha 參數    傳回基準值參數,較高的值可增加最近資料點的權重。

  • ETS 演算法的 Beta 參數    傳回趨勢值參數,較高的值可增加最近趨勢的權重。

  • ETS 演算法的 Gamma 參數    傳回季節性值參數,較高的值可增加最近季節性期間的權重。

  • MASE 度量   傳回平均絕對尺度誤差度量,此為預測精確度的測量。

  • SMAPE 度量   傳回對稱平均絕對百分比誤差度量,此為以百分比誤差為基礎的精確度測量。

  • MAE 度量   傳回對稱平均絕對百分比誤差度量,此為以百分比誤差為基礎的精確度測量。

  • RMSE 度量   傳回均方根誤差度量,此為預測與觀察值之間的差異測量。

  • 偵測到的步階大小   傳回歷程時間表中偵測到的步階大小。

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