Tartalom
Index 🔎︎

# ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.MULT függvény

Calculates the prediction interval(s) for multiplicative forecast based on the historical data using ETS or EDS algorithms.. EDS is used when argument period_length is 0, otherwise ETS is used.

Az exponenciális simítás egy idősorbeli valós értékek simítására szolgáló módszer valószínű jövőbeli értékek előrejelzéséhez.

Az exponenciális tripla simítás (ETS) algoritmusok halmaza, amelyekben a trendszerű és szezonális hatások egyaránt feldolgozásra kerülnek. Az exponenciális dupla simítás (EDS) az ETS-hez hasonló algoritmus, de a szezonális hatások nélkül. Az EDS jobb lineáris előrejelzéseket eredményez.

See the Wikipedia on Exponential smoothing algorithms for more information.

Az ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.MULT a következő modellel számol:

előrejelzés = ( alapérték + trend * ∆x ) * időszaki_eltérés.

This function is available since LibreOffice 5.2

#### Syntax

ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.MULT(cél, értékek, idővonal, [konfidenciaszint], [időszak_hossza], [adatkiegészítés], [összesítés])

cél (kötelező): Egy dátum, idő vagy szám típusú önálló érték vagy tartomány. Az előrejelzést ehhez az adatponthoz vagy -tartományhoz kell kiszámítani.

értékek (kötelező): Számtömb vagy tartomány. Az értékek azok a történeti értékek, amelyekhez a következő pontokat előre szeretné jelezni.

idővonal (kötelező): Számtömb vagy tartomány. A történeti értékek idővonala (x értéke).

Az idővonalnak nem kell rendezettnek lennie, a függvények sorba rendezik a számításokhoz.
Az idővonal értékek között egyforma lépésköznek kell lennie.
Ha nem azonosítható a rendezett idővonalon állandó lépésköz, akkor a függvények #SZÁM! hibát adnak vissza.
Ha az idővonal és a történeti értékek tartományai nem azonosak, akkor a függvények #HIÁNYZIK hibát adnak.
Ha az idővonal 2-nél kevesebb időszak adatait tartalmazzák, akkor a függvények #ÉRTÉK! hibát adnak vissza.

konfidenciaszint (kötelező): Számérték 0 és 1 között (ezeket kizárva), az alapértelmezés 0,95. Az érték a számított előrejelzési időszak konfidenciaszintjét jelzi.

A <= 0 vagy >= 1 értékek esetén a függvények #SZÁM! hibát adnak vissza.

időszak_hossza (elhagyható): Egy >= 0 számérték, alapértelmezésben 1. Pozitív egész szám az időszakbeli minták számát jelzi.

Az 1 érték jelzi, hogy a Calc határozza meg automatikusan a minták számát.
A 0 érték jelzi, hogy nincsenek időszaki hatások, az előrejelzés az EDS algoritmussal számítandó.
Minden más pozitív érték esetén az előrejelzések az ETS algoritmussal kerülnek kiszámításra.
A nem pozitív egész számok esetén a függvény a #SZÁM! hibát adja vissza.

adatkiegészítés (elhagyható): logikai érték (IGAZ vagy HAMIS), számérték (1 vagy 0), alapértelmezésben 1 (IGAZ). A 0 (HAMIS) érték hatására a hiányzó adatpontok 0 történelmi értéket kapnak. Az 1 (IGAZ) hatására a hiányzó adatpontok a szomszédos adatpontok alapján interpolálással kerülnek kiegészítésre.

Noha az idővonal adatpontjai között állandó lépésköznek kell lennie, a függvény legfeljebb 30% hiányzó adatpontot is támogat, és ezeket kiegészíti.

aggregation (optional): A numeric value from 1 to 7, with default 1. The aggregation parameter indicates which method will be used to aggregate identical time values:

Összesítés | Függvény
1 | ÁTLAG
2 | DARAB
3 | DARAB2
4 | MAX
5 | MEDIÁN
6 | MIN
7 | SZUM

Noha az idővonal adatpontjai között állandó lépésköznek kell lennie, a függvények az azonos időbélyegű adatpontokat összesítik.

Például 90%-os konfidenciaszinttel egy 90%-os előrejelzési intervallum kerül kiszámításra (a jövőbeli pontok 90%-a az előrejelzéstől ezen a sugáron belülre esik).

Megjegyzés az előrejelzési intervallumokról: nincs pontos matematikai mód az előrejelzésekhez való kiszámításukhoz, különféle becslések vannak. Az előrejelzési intervallumok hajlamosak „túl optimistává” válni az előrejelzés távolodásával a megfigyelt adathalmaztól.

Az ETS-hez a Calc egy 1000 számításon alapuló becslést használ, véletlen variációkkal a megfigyelt adathalmaz (a történelmi értékek) szórásán belül.

#### Example

Az alábbi táblázat egy idővonalat és a hozzá társított értékeket tartalmazza:

| A | B
1 | Idővonal | Értékek
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

=ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.MULT(DÁTUM(2004;1;1);Értékek;Idővonal;0,9;1;TRUE();1)

Returns 20.1040952101013, the prediction interval for multiplicative forecast for January 2014 based on Values and Timeline named ranges above, confidence level of 90% (=0.9) with one sample per period, no missing data, and AVERAGE as aggregation.

=ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.MULT(DÁTUM(2004;1;1);Értékek;Idővonal;0,8;4;TRUE();7)

Returns 27.5285874381574, the prediction interval for multiplicative forecast for January 2014 based on Values and Timeline named ranges above, with confidence level of 0.8, period length of 4, no missing data, and SUM as aggregation.

Kapcsolódó témakörök

Lásd még: ELŐREJELZÉS.ESIM.ADD, ELŐREJELZÉS.ESIM.MULT, ELŐREJELZÉS.ESIM.STAT.ADD, ELŐREJELZÉS.ESIM.STAT.MULT, ELŐREJELZÉS.ESIM.PI.ADD, ELŐREJELZÉS.ESIM.SZEZONALITÁS, ELŐREJELZÉS, ELŐREJELZÉS.LINEÁRIS