Método WorksheetFunction.Forecast_ETS (Excel)
Calcula o predice un valor futuro según los valores existentes (históricos) con la versión AAA del algoritmo de suavizado exponencial (ETS).
Sintaxis
expresión. Forecast_ETS (Arg1, Arg2, Arg3, Arg4, Arg5, Arg6)
Expresión Variable que representa un objeto WorksheetFunction .
Parameters
| Nombre | Obligatorio/opcional | Tipo de datos | Descripción |
|---|---|---|---|
| Arg1 | Obligatorio | Double | Fecha de destino: el punto de datos para el que desea predecir un valor. La fecha de destino puede ser fecha/hora o numérica. Consulte Comentarios. |
| Arg2 | Obligatorio | Variant | Valores: los valores históricos para los que desea predecir los siguientes puntos. |
| Arg3 | Obligatorio | Variant | Escala de tiempo: matriz o intervalo independiente de fechas o datos numéricos. Los valores de la escala de tiempo deben tener un paso coherente entre ellos y no pueden ser cero. Consulte Comentarios. |
| Arg4 | Opcional | Variant | Estacionalidad: valor numérico. Consulte Comentarios. |
| Arg5 | Opcional | Variant | Finalizaciones de datos: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS admite hasta un 30 % de datos que faltan y se ajusta automáticamente. Consulte Comentarios. |
| Arg6 | Opcional | Variant | Agregación: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS agrega varios puntos que tienen la misma marca de tiempo. Consulte Comentarios. |
Valor devuelto
Double
Comentarios
El valor previsto es una continuación de los valores históricos de la fecha de destino especificada, que debe ser una continuación de la escala de tiempo. Esta función se puede usar para realizar previsiones de ventas, establecer requisitos de inventario o tendencias de los consumidores.
Nota:
Esta función requiere que la escala de tiempo se organice con un paso constante entre los distintos puntos. Por ejemplo, podría ser una escala de tiempo mensual con valores el 1 de cada mes, una escala de tiempo anual o una escala de tiempo de índices numéricos. En general, es muy útil agregar datos detallados sin procesar antes de aplicar la previsión, lo que también genera resultados de previsión más precisos.
Si el valor del parámetro de fecha de destino (Arg1) es cronológicamente antes del final de la escala de tiempo histórica, Forecast_ETS devuelve un error.
No es necesario ordenar la escala de tiempo (Arg3), porque Forecast_ETS la ordena implícitamente para los cálculos. Si Forecast_ETS no puede identificar un paso constante en la escala de tiempo, devuelve el error 1004 en tiempo de ejecución. Si la escala de tiempo contiene valores duplicados, Forecast_ETS también devuelve un error. Si los intervalos de la escala de tiempo y los valores no tienen el mismo tamaño, Forecast_ETS devuelve el error 1004 en tiempo de ejecución.
El valor predeterminado de 1 para la estacionalidad (Arg4) significa que Excel detecta la estacionalidad automáticamente para la previsión y usa números enteros positivos para la longitud del patrón estacional. 0 indica que no hay estacionalidad, lo que significa que la predicción será lineal. Los números enteros positivos indican al algoritmo que se usan patrones de esta longitud como estacionalidad. Para cualquier otro valor, Forecast_ETS devuelve un error. La estacionalidad máxima admitida es de 8.760 (el número de horas en un año). Cualquier valor de estacionalidad por encima de ese número produce un error.
Pasar 0 para el parámetro de finalización de datos (Arg5) indica al algoritmo que tenga en cuenta los puntos que faltan como ceros. El valor predeterminado de 1 cuenta para los puntos que faltan al calcularlos como el promedio de los puntos vecinos. Si faltan más del 30 % de datos, Forecast_ETS devuelve el error 1004 en tiempo de ejecución.
El parámetro de agregación (Arg6) es un valor numérico que especifica el método que se va a usar para agregar varios valores que tienen la misma marca de tiempo. El valor predeterminado de 0 especifica AVERAGE, mientras que otros números entre 1 y 6 especifican SUM, COUNT, COUNTA, MIN, MAX y MEDIAN.
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