FORECAST.ETS.STAT関数

FORECAST.ETS.STAT関数は統計関数の一つです。これは、時系列予測の結果として統計値を返すために使用されます。統計タイプは、この関数によって要求される統計を示します。

構文

FORECAST.ETS.STAT(values, timeline, statistic_type, [seasonality], [data_completion], [aggregation])

FORECAST.ETS.STAT関数には以下の引数があります：

引数	説明
values	新しいポイントを予測したい履歴値の範囲。
timeline	履歴値に対応する日付/時間値の範囲。timeline範囲はvalues範囲と同じサイズでなければなりません。日付/時間値は一定のステップを持たなければなりません（ただし、data_completion引数で指定された最大30%の欠損値を処理でき、aggregation引数で指定されたように重複値を集計できます）。
statistic_type	返される統計を指定する1から8までの数値。可能な値は以下の表に記載されています。
seasonality	季節性を検出するために使用する方法を指定する数値。これはオプションの引数です。可能な値は以下の表に記載されています。
data_completion	timelineデータ範囲の欠損データポイントをどのように処理するかを指定する数値。これはオプションの引数です。可能な値は以下の表に記載されています。
aggregation	timelineデータ範囲内の同一時間値を集計するために使用する関数を指定する数値。これはオプションの引数です。可能な値は以下の表に記載されています。

statistic_type引数は以下のいずれかです：

数値	統計
1	ETSアルゴリズムのアルファパラメーター - 基本値パラメーター。
2	ETSアルゴリズムのベータパラメーター - トレンド値パラメーター。
3	ETSアルゴリズムのガンマパラメーター - 季節性値パラメーター。
4	MASE（平均絶対スケール誤差）メトリック - 予測の精度を測定する指標。
5	SMAPE（対称平均絶対パーセンテージ誤差）メトリック - パーセンテージ誤差に基づく精度の指標。
6	MAE（平均絶対誤差）メトリック - 予測の精度を測定する指標。
7	RMSE（平方根平均二乗誤差）メトリック - 予測値と観測値の差を測定する指標。
8	タイムラインで検出されたステップサイズ。

seasonality引数は以下のいずれかです：

数値	動作
1または省略	季節性は自動的に検出されます。正の整数は季節パターンの長さに使用されます。
0	季節性なし、予測は線形になります。
2以上の整数	指定された数値が季節パターンの長さに使用されます。

data_completion引数は以下のいずれかです：

数値	動作
1または省略	欠損ポイントは隣接するポイントの平均として計算されます。
0	欠損ポイントはゼロ値として扱われます。

aggregation引数は以下のいずれかです：

数値	関数
1または省略	AVERAGE
2	COUNT
3	COUNTA
4	MAX
5	MEDIAN
6	MIN
7	SUM

注意事項

適用方法についてはFORECAST.ETS.STAT関数をご覧ください。

例

以下の図はFORECAST.ETS.STAT関数によって返される結果を示しています。