Turinys

Eksponentinio glodinimo metodas naudojamas būsimoms reikšmėms, pagrįstoms retrospektyviniais duomenimis, prognozuoti.

Eksponentinio trigubo glodinimo (ETS) funkciją sudaro algoritmų aibė, kur apdorojami ir prognozė, ir pasikartojantis (sezoninis) poveikis. Eksponentinio dvigubo glodinimo (EDS) funkcijos algoritmas panašus į ETS, bet be prognozės poveikio. EDS pateikia tiesinę prognozę.

Daugiau Vikipedijoje apie eksponentinius glodinimo algoritmus.

Tikslinė reikšmė (privaloma): data, laikas, skaitinė reikšmė arba sritis. Duomenų elementas, kurio reikšmę norite numatyti.

Reikšmė (privaloma): skaitinis masyvas arba sritis. Reikšmė – retrospektyvinės reikšmės, pagal kurias norite prognozuoti kitą elementą.

timeline (mandatory): A numeric array or range. The timeline (x-value) range for the historical values.

The timeline does not have to be sorted, the functions will sort it for calculations.
The timeline values must have a consistent step between them.
If a constant step cannot be identified in the sorted timeline, the functions will return the #NUM! error.
If the ranges of both the timeline and the historical values are not the same size, the functions will return the #N/A error.
If the timeline contains fewer than 2 data periods, the functions will return the #VALUE! error.

Užbaigi_data (papildomas): – loginė reikšmė tiesa arba netiesa, gali būti išreikšta 1 arba 0. Jei nurodyta 0, algoritmui nurodoma vertinti trūkstamus elementus kaip nulius. Jei nurodyta numatytoji reikšmė 1, trūkstami elementai vertinami kaip gretimų elementų vidurkis.

Nors laiko planavimo juostoje reikia išlaikyti pastovų intervalą tarp duomenų elementų, funkcija palaiko ne daugiau kaip 30 % trūkstamų duomenų ir automatiškai juos pakoreguoja.

Agregavimas (papildomas): skaitinė reikšmė nuo 1 iki 7, numatyta 1. Nurodo, koks metodas bus naudojamas agreguojant kelias reikšmes su tokia pačia laiko žyma.

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

Nors laiko planavimo juostoje reikia išlaikyti pastovų intervalą tarp duomenų elementų, funkcija agreguos kelis elementus, kurie turės tokią pačią laiko žymą

Pradž_tipas (privaloma): skaitinė reikšmė nuo 1 iki 9. Reikšmė nustato, kokios duotos reikšmės ir x srities statistinės funkcijos rezultatas bus grąžinamas.

Galima grąžinti šių funkcijų rezultatus:

Pradž_tipas | Statistika
--- | ---
1 | Alfa ETS algoritmo glodinimo parametras (pagrindas)
2 | Gama ETS algoritmo glodinimo parametras (kryptis)
3 | Beta ETS algoritmo glodinimo parametras (pasikartojantis nuokrypis)
4 | Vidutinė absoliučioji paklaida (MASE) – matuoja prognozės tikslumą.
5 | Simetrinė vidutinė absoliučioji procentinė paklaida (SMAPE) – procentinės paklaidos tikslumo matavimas.
6 | Vidutinė absoliučioji paklaida (MAE) – matuoja prognozės tikslumą.
7 | Šaknis iš vidutinės kvadratinės paklaidos (RMSE) – matuoja skirtumą tarp stebimos ir prognozuojamos vertės.
8 | Nustatytas laiko žingsnis (x sritis). Kai žingsnio dydis nustatytas mėnesiais, ketvirčiais ar metais, tai žingsnio dydis yra mėnesiais, kai nustatyta datos (laiko) skalė, tai žingsnio dydis yra dienomis, kitais atvejais – skaičiais.
9 | Imties skaičius laikotarpyje – taip kaip argumentas laikotarpio ilgis arba apskaičiuotas skaičius, kai argumentas laikotarpio ilgis pradedamas 1.

patikimumo lygis (privalomas): skaitinė reikšmė tarp 0 ir 1 (neįskaitant), numatyta 0,95. Reikšmė nustato prognozuojamo intervalo patikimumo lygį.

Jei reikšmės <= 0 arba >= 1, tai funkcijos grąžina #NUM! klaidą.

laikotarpio ilgis (papildomas) – skaitinė reikšmė >= 0, numatytas 1. Teigiamas sveikasis skaičius nurodo elementų skaičių laikotarpyje.

Reikšmė 1 nurodo, kad skaičiuoklė automatiškai nustato elementų skaičių per laikotarpį.
Reikšmė 0 nurodo, kad laikotarpiai netaikomi ir prognozė skaičiuojama naudojant EDS algoritmus.
Kai nurodytas bet kuris kitas sveikasis teigiamas skaičius, prognozė skaičiuojama naudojant ETS algoritmus.
Kai nurodomos neteigiamos reikšmės, funkcijos grąžina #NUM! klaidą.

prognozė = pradinė reikšmė + tendencija *∆x + pasikartojantis nuokrypis

prognozė = (pradinė reikšmė + tendencija *∆x) * pasikartojantis nuokrypis

#### Pavyzdys

Lentelėje pateikiama laiko skalė ir jos reikšmės:

| A | B
1 | Laiko skalė | Reikšmės
--- | --- | ---
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