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Funzione PREVISIONE.ETS.STAT.MULT
Restituisce i valori statistici risultato degli algoritmi ETS o EDS.
Il Livellamento esponenziale è un metodo per livellare i valori reali in serie temporali in modo da prevedere probabili valori futuri.
Il livellamento esponenziale triplo (ETS, nell'acronimo inglese) è un gruppo di algoritmi in cui sono elaborate le influenze di tendenza e periodiche (stagionali). Il livellamento esponenziale doppio (EDS, nell'acronimo inglese) è un algoritmo simile allo ETS, ma senza le influenze periodiche. EDS produce previsioni lineari.
PREVISIONE.ETS.STAT.MULT calcola col modello
previsione = ( valore_base + tendenza * ∆x ) * aberrazione_periodica.
PREVISIONE.ETS.STAT.MULT (valori, linea temporale, tipo_statistica, [lunghezza_periodo], [completamento_dati], [aggregazione])
valori (obbligatorio): matrice numerica o intervallo. valori sono i valori storici, per i quali prevedere i punti successivi.
linea temporale (obbligatorio): matrice numerica o intervallo. L'intervallo di linea temporale (valore x) per i valori storici.
La linea temporale non deve essere ordinata, le funzioni la ordinano per i calcoli.
I valori della linea temporale devono avere un passaggio coerente tra loro.
Se non è possibile identificare un passaggio costante nella linea temporale ordinata, le funzioni restituiranno l'errore #NUM!.
Se gli intervalli della linea temporale e dei valori storici non hanno le stesse dimensioni, le funzioni restituiranno l'errore #N/D.
Se la linea temporale contiene meno di 2 periodi di dati, le funzioni restituiranno l'errore #VALORE!
tipo_statistica (obbligatorio): valore numerico da 1 a 9. Un valore che indica quale statistica sarà restituita per i valori e l'intervallo x specificati.
Potranno restituirsi le statistiche seguenti:
tipo_statistica
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Statistiche
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1
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Parametro di livellamento alfa dell'algoritmo ETS (base)
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2
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Parametro di livellamento gamma dell'algoritmo ETS (tendenza)
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3
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Parametro di livellamento beta dell'algoritmo ETS (deviazione periodica)
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4
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Errore scalato medio assoluto (MASE, nell'acronimo inglese): misura dell'accuratezza delle previsioni.
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5
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Errore percentuale assoluto medio simmetrico (SMAPE, nell'acronimo inglese): misura di precisione basata sugli errori percentuali.
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6
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Errore medio assoluto (MAE, nell'acronimo inglese): misura dell'accuratezza delle previsioni.
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7
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Radice dell'errore quadratico medio (RMSE, nell'acronimo inglese): misura delle differenze tra valori previsti e osservati.
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8
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Dimensione dei passaggi della linea temporale rilevata (intervallo x). Quando è rilevata una dimensione dei passaggi in mesi/trimestri/anni, la dimensione è considerata in mesi, diversamente si considera in giorni nel caso di linea temporale in data(ora) e numerica negli altri casi.
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9
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Numero di campioni nel periodo: equivale all'argomento lunghezza_periodo o al numero calcolato nel caso in cui il valore di lunghezza_periodo sia 1.
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lunghezza_periodo (facoltativo): valore numerico >= 0, predefinito è 1. Un intero positivo che indica il numero di campioni in un periodo.
Il valore 1 indica che Calc determina automaticamente il numero dei campioni in un periodo.
Il valore 0 indica effetti non periodici, la previsione è calcolata con algoritmi EDS.
Per tutti gli altri valori positivi, le previsioni sono calcolate con algoritmi ETS.
Per i valori che non siano numeri interi positivi, le funzioni restituiranno l'errore #NUM!
completamento dati (facoltativo): valore logico VERO o FALSO, numerico 1 o 0, predefinito è 1 (VERO). Un valore di 0 (FALSO) aggiungerà punti dati mancanti con zero come valore storico. Un valore 1 (VERO) aggiungerà punti dati mancanti interpolando i punti dati confinanti.
Sebbene la linea temporale richieda un passaggio coerente tra i punti dati, la funzione supporta fino a un 30% di dati mancanti, e li aggiungerà in maniera automatica.
aggregazione (facoltativo): valore numerico da 1 a 7, predefinito 1. Il parametro di aggregazione indica quale metodo verrà usato per aggregare valori di tempo uguali:
Aggregazione
|
Funzione
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1
|
MEDIA
|
2
|
CONTA.NUMERI
|
3
|
CONTA.VALORI
|
4
|
MAX
|
5
|
MEDIANA
|
6
|
MIN
|
7
|
SOMMA
|
Sebbene la linea temporale richieda un passaggio coerente tra i punti dati, le funzioni aggregheranno più punti contenenti la stessa data e ora.
La tabella sottostante contiene una linea temporale e i valori ad essa associati:
|
A
|
B
|
1
|
Linea temporale
|
Valori
|
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
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=PREVISIONE.ETS.STAT.MULT(Valori;Linea temporale;5;1;VERO();1)
Restituisce 0,084073452803966, la statistica moltiplicativa basata sugli intervalli Valori e Linea temporale specificati sopra, con errore percentuale assoluto medio simmetrico (SMAPE, nell'acronimo inglese), un campione per periodo, senza dati mancanti e MEDIA come aggregazione.
=PREVISIONE.ETS.STAT.MULT(Valori;Linea temporale;7;1;VERO();7)
Restituisce 15,8372533480997, la statistica moltiplicativa basata sugli intervalli Valori e Linea temporale specificati sopra, con radice dell'errore quadratico medio, senza dati mancanti e SOMMA come aggregazione.
La funzione è disponibile da LibreOfficeDev 5.2.
Questa funzione non fa parte dello standard Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Version 1.3. Part 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format. Lo spazio dei nomi è
ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.STAT.MULT