Função PREVISÃO.ETS.CONFINT.SOMA

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

A suavização exponencial é um método de suavização de valores de uma série temporal para prever os valores futuros.

A suavização exponencial tripla (ETS) é um conjunto de algoritmos em que as influências periódicas (sazonais) e as tendências são processadas. A suavização exponencial dupla (EDS) é um algoritmo similar ao da ETS, mas que não processa as influências periódicas. A suavização exponencial dupla produz previsões lineares.


PREVISÃO.ETS.CONFINT.SOMA calcula com o modelo

previsão = valor_base + tendência * ∆x + aberração_periódica.

Sintaxe

PREVISÃO.ETS.CONFINT.SOMA(alvo, valores, linha_cronológica, [nível_confiança], [período], [dados_completos], [agregação])

data_alvo (obrigatória): pode ser uma data, hora, valor numérico ou intervalo. A data_alvo é o intervalo/ponto de dados do qual deseja prever o valor.

valores (obrigatório): pode ser um intervalo ou matriz numérica. Os valores são os valores históricos para os quais deseja prever os próximos pontos.

linha_cronológica (obrigatória): pode ser um intervalo ou matriz numérica. A linha_cronológica é o intervalo (valor x) para os valores históricos.

Ícone de nota

A linha cronológica não necessita de estar ordenada, uma vez que a ordenação é efetuada nos cálculos.
Os valores da linha cronológia devem ter um passo consistente ente si.
Se não for identificado um passo constante na linha cronológica, a função devolve o erro #NUM!.
Se os intervalos da linha cronológica e dos valores históricos não forem do mesmo tamanho, a função devolve o erro #N/D!.
Se a linha cronológica contiver menos do que 2 períodos de dados, a função devolve o erro #VALOR!.


nível_confiança (obrigatório): um valor numérico entre 0 e 1 (exclusive), sendo 0,95 o valor padrão. É o valor que indica o intervalo de confiança da previsão.

Ícone de nota

Com valores <= 0 ou >= 1, a funções irão devolver o erro #NUM!.


sazonalidade (opcional): um valor numérico >= 0,sendo que o valor padrão é 1. Um valor inteiro positivo que indica o número de amostras do período.

Ícone de nota

O valor 1 indica que o Calc deve determinar o número de amostras do período automaticamente.
O valor 0 indica que não existem efeitos periódicos e a previsão deve ser calculada com o algoritmo EDS.
Para todos os outros valores positivos, a previsão é calculada utilizando o algoritmo ETS.
Para valores que não sejam inteiros positivos, a função devolve o erro #NUM!.


conclusão_de_dados (opcional): é o valor lógico VERDADEIRO ou FALSO, ou os valores numéricos 0 e 1, em que 1 (VERDADEIRO) é o valor padrão. O valor 0 (FALSO) considera os pontos em falta como zeros e o valor 1 (VERDADEIRO), efetua a interpolação dos pontos de dados na vizinhança.

Ícone de nota

Apesar de a linha cronológica necessitar de um passo constante entre os pontos de dados, a função permite o cálculo até um máximo de 30% de dados em falta, pois adicionará os pontos em falta.


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:

Agregação

Função

1

MÉDIA

2

CONTAR

3

CONTAR.VAL

4

MÁXIMO

5

MED

6

MÍNIMO

7

SOMA


Ícone de nota

Apesar de a linha cronológica necessitar de um passo constante entre os pontos de dados, a função irá agregar os diversos pontos que possuam a mesma marca temporal.


Por exemplo, com um nível de confiança de 90%, será calculado um intervalo de previsão de 90% (90% dos pontos futuros devem situar-se neste raio).

Ícone de nota

Nota sobre intervalos de previsão: não existe uma fórmula matemática exata para os calcular, mas sim aproximações. Os intervalos de previsão tendem a ser demasiado otimistas com o aumento da distância entre os dados de X e o conjunto de dados observados.


Para o algoritmo ETS, a aplicação utiliza uma aproximação baseada em 1000 cálculos com variações aleatórias, dentro do desvio padrão do conjunto de dados observado (valores históricos).

Exemplo

A tabela abaixo contém uma cronologia, e os valores a ela associados:

A

B

1

Linha cronológica

Valores

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


=PREVISÃO.ETS.CONFINT.SOMA(DATA(2014;1;1); valores; linha_cronológica;0,9;1;VERDADEIRO();1)

Devolve 18,8061295551355, o intervalo de previsão numa previsão aditiva para janeiro de 2014 baseado nos intervalos nomeados Valores e LinhaTempo acima, com nível de confiança de 90%(=0,9), com uma amostra por período, sem dados faltantes, e agregação por MÉDIA.

=PREVISÃO.ETS.CONFINT.SOMA(DATA(2014;1;1); valores; linha_cronológica;0.8;4;VERDADEIRO();7)

Devolve 23,4416821953741, o intervalo de previsão numa previsão aditiva para janeiro de 2014 baseado nos intervalos nomeados Valores e LinhaTempo acima, com nível de confiança 0,8, período de 4, sem dados em falta, e agregação por SOMA.