FORECAST.ETS.STAT 函數

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：

• 值    必要。 值是您要預測下一點的歷程記錄值。

• 時程表    必要。 這是獨立的陣列或數值數據範圍。 時程表中的日期之間必須有一致的步驟，不能是零。 時程表不需要排序為FORECAST。Ets。STAT 會隱含排序以進行計算。 如果在提供的時程表中無法識別常數步數，則FORECAST。Ets。STAT 會傳回 #NUM！ 錯誤。 如果時程表包含重複的值，則FORECAST。Ets。STAT 會傳回 #VALUE！ 錯誤。 如果時程表的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 到 8 之間的數值，指出將傳回計算預測的統計值。

• 季節性     選擇性。 這是數值。 預設值 1 表示 Excel 會自動偵測預測的季節性，並針對季節性模式的長度使用正整數。 0 表示沒有季節性，表示預測為線性。 正整數會指出演算法使用此長度模式做為季節性。 針對任何其他值，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。

• 數據完成    選擇性。 雖然時程表在數據點之間需要常數步步，但FORECAST。Ets。STAT 支援多達 30% 的數據遺失，並且會自動調整。0 會將遺失點的演算法指定為零。 預設值 1 會將遺失點做為相鄰點的平均值來計算遺失點。

• 聚集    選擇性。 雖然時程表在數據點之間需要常數步步，但FORECAST。Ets。STAT 會匯總具有相同時間戳的多個點數。 匯總參數是數值，指出將使用哪種方法匯總具有相同時間戳的數個值。 默認值 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    傳回基本值參數，較高的值可增加最近數據點的權重。

• 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 演演算法的伽瑪參數    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 計量    傳回平均絕對縮放錯誤指標，這是預測精確度測量。

• SMAPE 計量    傳回對稱平均絕對百分比錯誤指標，這是根據百分比錯誤的精確度量值。

• MAE 計量    傳回對稱平均絕對百分比錯誤指標，這是根據百分比錯誤的精確度量值。

• RMSE 計量    傳回根平均平方錯誤計量，這是預測值與觀察值之間差異的測量。

• 偵測到步驟大小    傳回歷史時程表中偵測到的步驟大小。

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另請參閱

預測函數 (參照)