Περιεχόμενα

Η εκθετική εξομάλυνση είναι μια μέθοδος για εξομάλυνση πραγματικών τιμών σε μια χρονολογική σειρά για να προβλέψει πιθανές μελλοντικές τιμές.

Η τριπλή εκθετική εξομάλυνση (ETS) είναι ένα σύνολο αλγορίθμων στο οποίο και οι επιδράσεις τάσης και οι περιοδικές (εποχιακές) τάσεις επεξεργάζονται. Η διπλή εκθετική εξομάλυνση (EDS) είναι ένας αλγόριθμος όπως το ETS, αλλά χωρίς τις περιοδικές επιδράσεις. Το EDS παράγει γραμμικές προβλέψεις.

Δείτε το Βικιπαιδεία για τους εκθετικούς αλγόριθμους εξομάλυνσης για περισσότερες πληροφορίες.

προορισμός (απαραίτητος): Μια ημερομηνία, ή αριθμητική μοναδική τιμή ή περιοχή. Το σημείο/περιοχή δεδομένων για το οποίο θα υπολογιστεί μια πρόβλεψη.

τιμές (απαραίτητες): Ένας αριθμητικός πίνακας ή περιοχή. τιμές είναι οι προγενέστερες τιμές, για τις οποίες θέλετε να προβλέψετε τα επόμενα σημεία.

γραμμή χρόνου (υποχρεωτικό): Ένας αριθμητικός πίνακας ή περιοχή. Η περιοχή της γραμμής χρόνου (x-value) για τις ιστορικές τιμές.

Η γραμμή χρόνου δεν χρειάζεται να ταξινομηθεί, οι συναρτήσεις θα την ταξινομήσουν για υπολογισμούς.
Οι τιμές της γραμμής χρόνου πρέπει να έχουν ένα σταθερό βήμα μεταξύ τους.
Εάν ένα σταθερό βήμα δεν μπορεί να προσδιοριστεί στην ταξινομημένη γραμμή χρόνου, οι συναρτήσεις θα επιστρέψει το σφάλμα #ΑΡΙΘ (NUM)! .
Εάν οι περιοχές τόσο της γραμμής χρόνου όσο και των ιστορικών τιμών δεν έχουν το ίδιο μέγεθος, οι συναρτήσεις θα επιστρέψουν το σφάλμα #Μ/Δ (N/A).
Εάν η γραμμή χρόνου περιέχει λιγότερες από 2 περιόδους δεδομένων, οι συναρτήσεις θα επιστρέψει το σφάλμα #ΤΙΜΗ (VALUE)!.

συμπλήρωση_δεδομένων (προαιρετικό): μια λογική τιμή TRUE ή FALSE, ένας αριθμός 1 ή 0, η προεπιλογή είναι 1 (TRUE). Η τιμή 0 (FALSE) θα προσθέσει στα σημεία δεδομένων που λείπουν μηδέν ως προγενέστερη τιμή. Η τιμή 1 (TRUE) θα προσθέσει σημεία δεδομένων που λείπουν με παρεμβολή μεταξύ των γειτονικών σημείων δεδομένων.

Αν και η γραμμή χρόνου απαιτεί ένα σταθερό βήμα μεταξύ των σημείων δεδομένων, η συνάρτηση υποστηρίζει μέχρι 30% σημεία δεδομένων που λείπουν και θα προσθέσει αυτά τα σημεία δεδομένων.

συνάθροιση (προαιρετικό): Μια αριθμητική τιμή από 1 έως 7, με προεπιλογή το 1. Η παράμετρος συνάθροισης δείχνει ποια μέθοδος θα χρησιμοποιηθεί για να συναθροίσει ταυτόσημες χρονικές τιμές:

Συνάθροιση | Συνάρτηση
--- | ---
1 | AVERAGE
2 | COUNT
3 | COUNTA
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Αν και η γραμμή χρόνου απαιτεί ένα σταθερό βήμα μεταξύ των σημείων δεδομένων, οι συναρτήσεις θα συναθροίσουν πολλά σημεία που έχουν την ίδια χρονοσήμανση.

τύπος_στατιστικών (απαραίτητο): Μια αριθμητική τιμή από 1 έως 9. Μια τιμή που δείχνει ποιο στατιστικό θα επιστραφεί για τις δοσμένες τιμές και την περιοχή x.

Τα παρακάτω στατιστικά μπορούν να επιστραφούν:

τύπος_στατιστικών | Στατιστικά
--- | ---
1 | Παράμετρος εξομάλυνσης άλφα του αλγόριθμου ETS (βάση)
2 | Παράμετρος εξομάλυνσης γάμμα του αλγόριθμου ETS (τάση)
3 | Παράμετρος εξομάλυνσης βήτα του αλγόριθμου ETS (περιοδική απόκλιση)
4 | Μέσο απόλυτο κλιμακωτό σφάλμα (MASE) - μια μέτρηση της ακρίβειας των προβλέψεων.
5 | Συμμετρικό μέσο απόλυτο ποσοστιαίο σφάλμα (SMAPE) - ένα μέτρο της ακρίβειας με βάση τα ποσοστιαία σφάλματα.
6 | Μέσο απόλυτο σφάλμα (MAE) – ένα μέτρο της ακρίβειας των προβλέψεων.
7 | Ρίζα του μέσου τετραγωνικού σφάλματος (RMSE) - ένα μέτρο των διαφορών μεταξύ προβλεπόμενων και παρατηρούμενων τιμών.
8 | Το εντοπιζόμενο μέγεθος βήματος της γραμμής χρόνου (περιοχή-x). Όταν εντοπίζεται ένα μέγεθος βήματος σε μήνες/τρίμηνα/έτη το μέγεθος του βήματος είναι σε μήνες, αλλιώς το μέγεθος βήματος είναι σε ημέρες στην περίπτωση γραμμής χρόνου ημερομηνίας (χρόνου) και αριθμητικό στις άλλες περιπτώσεις.
9 | Αριθμός των δειγμάτων στην περίοδο – είναι το ίδιο ως όρισμα του μήκος_περιόδου, ή του υπολογιζόμενου αριθμού μήκος_περιόδου στην περίπτωση που το όρισμα είναι 1.

επίπεδο_εμπιστοσύνης (προαιρετικό): Μια αριθμητική τιμή μεταξύ 0 και 1 (αποκλειόμενου), η προεπιλογή είναι 0,95. Μια τιμή που δείχνει επίπεδο εμπιστοσύνης για το υπολογιζόμενο διάστημα πρόβλεψης.

Με τιμές <= 0 ή >=1, οι συναρτήσεις θα επιστρέψουν το σφάλμα #ΑΡΙΘ!.

μήκος_περιόδου (προαιρετικό): Για αριθμητική τιμή >= 0, η προεπιλογή είναι 1. Ένας θετικός ακέραιος που δείχνει τον αριθμό των δειγμάτων σε μια περίοδο.

Μια τιμή 1 δείχνει ότι το Calc πρόκειται να προσδιορίσει τον αριθμό των δειγμάτων σε μια περίοδο αυτόματα.
Μια τιμή 0 δείχνει μη περιοδικά αποτελέσματα, μια πρόβλεψη υπολογίζεται με αλγόριθμους EDS.
Για όλες τις άλλες θετικές τιμές, οι προβλέψεις υπολογίζονται με αλγόριθμους ETS.
Για τιμές που δεν είναι θετικοί ακέραιοι αριθμοί, οι συναρτήσεις θα επιστρέψουν το σφάλμα #ΑΡΙΘ!.

πρόβλεψη = τιμή_βάσης + τάση * ∆x + περιοδική_απόκλιση.

πρόβλεψη = (τιμή_βάσης + τάση * ∆x ) * περιοδική_απόκλιση.

#### Παράδειγμα

Ο παρακάτω πίνακας περιέχει μια γραμμή χρόνου και τις συσχετισμένες τιμές:

| A | B
1 | Γραμμή χρόνου | Τιμές
--- | --- | ---
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

Παρακαλούμε, υποστηρίξτε μας!