FORECAST.ETS 関数

FORECAST.ETS 関数は、統計関数の一つです。これは、指数平滑法（ETS）アルゴリズムのAAAバージョンを使用して、既存の（過去の）値に基づいて将来の値を計算または予測するために使用されます。

構文

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

FORECAST.ETS 関数には次の引数があります：

引数	説明
target_date	新しい値を予測したい日付。timelineの最後の日付より後である必要があります。
values	新しいポイントを予測したい過去の値の範囲。
timeline	過去の値に対応する日付/時間の値の範囲。timelineの範囲はvaluesの範囲と同じサイズでなければなりません。日付/時間の値は一定のステップで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引数で指定された重複値を集計できます）。
seasonality	季節性を検出するために使用され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示されています。
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示されています。
aggregation	timelineデータ範囲内の同一の時間値を集計するために使用され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示されています。

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。正の整数が季節パターンの長さとして使用されます。
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として使用されます。

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 FORECAST.ETS 関数。

例

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