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PROGNOSE.ETS.KONFINT-Funktion
Die PROGNOSE.ETS.KONFINT-Funktion gehört zu den statistischen Funktionen. Sie wird verwendet, um ein Konfidenzintervall für den Prognosewert zu einem angegebenen Zieltermin zurückzugeben.
Syntax
PROGNOSE.ETS.KONFINT(Ziel_Datum, Werte, Zeitachse, [Konfidenz_Niveau], [Saisonalität], [Daten_Vollständigkeit], [Aggregation])
Die PROGNOSE.ETS.KONFINT-Funktion hat die folgenden Argumente:
| Argument | Beschreibung |
|---|---|
| Ziel_Datum | Ein Datum, für das Sie einen neuen Wert prognostizieren möchten. Muss nach dem letzten Datum in der Zeitachse liegen. |
| Werte | Ein Bereich der historischen Werte, für die Sie einen neuen Punkt prognostizieren möchten. |
| Zeitachse | Ein Bereich von Datums-/Uhrzeitwerten, die den historischen Werten entsprechen. Der Zeitachse-Bereich muss die gleiche Größe wie der Werte-Bereich haben. Datums-/Uhrzeitwerte müssen einen konstanten Schritt zwischen sich haben (obwohl bis zu 30 % fehlende Werte verarbeitet werden können, wie durch das Daten_Vollständigkeit-Argument angegeben, und doppelte Werte können aggregiert werden, wie durch das Aggregation-Argument angegeben). |
| Konfidenz_Niveau | Ein numerischer Wert zwischen 0 und 1 (exklusiv), der das Konfidenzniveau für das berechnete Konfidenzintervall angibt. Es ist ein optionales Argument. Wenn es weggelassen wird, wird der Standardwert von 0,95 verwendet. |
| Saisonalität | Ein numerischer Wert, der angibt, welche Methode zur Erkennung der Saisonalität verwendet werden soll. Es ist ein optionales Argument. Die möglichen Werte sind in der folgenden Tabelle aufgeführt. |
| Daten_Vollständigkeit | Ein numerischer Wert, der angibt, wie die fehlenden Datenpunkte im Zeitachse-Datenbereich verarbeitet werden sollen. Es ist ein optionales Argument. Die möglichen Werte sind in der folgenden Tabelle aufgeführt. |
| Aggregation | Ein numerischer Wert, der angibt, welche Funktion zur Aggregation identischer Zeitwerte im Zeitachse-Datenbereich verwendet werden soll. Es ist ein optionales Argument. Die möglichen Werte sind in der folgenden Tabelle aufgeführt. |
Das Saisonalität-Argument kann einer der folgenden Werte sein:
| Numerischer Wert | Verhalten |
|---|---|
| 1 oder weggelassen | Saisonalität wird automatisch erkannt. Positive, ganze Zahlen werden für die Länge des saisonalen Musters verwendet. |
| 0 | Keine Saisonalität, die Vorhersage wird linear sein. |
| eine ganze Zahl größer oder gleich 2 | Die angegebene Zahl wird für die Länge des saisonalen Musters verwendet. |
Das Daten_Vollständigkeit-Argument kann einer der folgenden Werte sein:
| Numerischer Wert | Verhalten |
|---|---|
| 1 oder weggelassen | Fehlende Punkte werden als Durchschnitt der benachbarten Punkte berechnet. |
| 0 | Fehlende Punkte werden als Nullwerte behandelt. |
Das Aggregation-Argument kann einer der folgenden Werte sein:
| Numerischer Wert | Funktion |
|---|---|
| 1 oder weggelassen | MITTELWERT |
| 2 | ANZAHL |
| 3 | ANZAHL2 |
| 4 | MAX |
| 5 | MEDIAN |
| 6 | MIN |
| 7 | SUMME |
Hinweise
Anwendung der PROGNOSE.ETS.KONFINT-Funktion.
Beispiele
Die folgende Abbildung zeigt das Ergebnis, das von der PROGNOSE.ETS.KONFINT-Funktion zurückgegeben wird.

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