FORECAST.ETS.CONFINT-Funktion

Die FORECAST.ETS.CONFINT-Funktion gehört zu den statistischen Funktionen. Sie wird verwendet, um ein Konfidenzintervall für den Prognosewert zu einem angegebenen Zieltermin zurückzugeben.

Syntax

FORECAST.ETS.CONFINT(ziel_datum, werte, zeitleiste, [konfidenzniveau], [saisonalität], [daten_vollständigkeit], [aggregation])

Die FORECAST.ETS.CONFINT-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 zeitleiste liegen.
werte	Ein Bereich der historischen Werte, für die Sie einen neuen Punkt prognostizieren möchten.
zeitleiste	Ein Bereich von Datums-/Uhrzeitwerten, die den historischen Werten entsprechen. Der zeitleiste-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).
konfidenzniveau	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 zeitleiste-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 zeitleiste-Datenbereich verwendet werden soll. Es ist ein optionales Argument. Die möglichen Werte sind in der folgenden Tabelle aufgeführt.

Das saisonalität-Argument kann einen der folgenden Werte annehmen:

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 einen der folgenden Werte annehmen:

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 einen der folgenden Werte annehmen:

Numerischer Wert	Funktion
1 oder weggelassen	MITTELWERT
2	ANZAHL
3	ANZAHL2
4	MAX
5	MEDIAN
6	MIN
7	SUMME

Hinweise

Wie man die FORECAST.ETS.CONFINT-Funktion anwendet.

Beispiele

Die folgende Abbildung zeigt das Ergebnis, das von der FORECAST.ETS.CONFINT-Funktion zurückgegeben wird.