Função FORECAST.ETS.STAT

A função FORECAST.ETS.STAT é uma das funções estatísticas. Ela é usada para retornar um valor estatístico como resultado de uma previsão de série temporal. O tipo de estatística indica qual estatística é solicitada por esta função.

Sintaxe

FORECAST.ETS.STAT(valores, linha_do_tempo, tipo_de_estatística, [sazonalidade], [completar_dados], [agregação])

A função FORECAST.ETS.STAT possui os seguintes argumentos:

Argumento	Descrição
valores	Um intervalo dos valores históricos para os quais você deseja prever um novo ponto.
linha_do_tempo	Um intervalo de valores de data/hora que correspondem aos valores históricos. O intervalo linha_do_tempo deve ter o mesmo tamanho que o intervalo valores. Os valores de data/hora devem ter um passo constante entre eles (embora até 30% dos valores ausentes possam ser processados conforme especificado pelo argumento completar_dados e valores duplicados podem ser agregados conforme especificado pelo argumento agregação).
tipo_de_estatística	Um valor numérico entre 1 e 8 que especifica qual estatística será retornada. Os valores possíveis estão listados na tabela abaixo.
sazonalidade	Um valor numérico que especifica qual método deve ser usado para detectar a sazonalidade. É um argumento opcional. Os valores possíveis estão listados na tabela abaixo.
completar_dados	Um valor numérico que especifica como processar os pontos de dados ausentes no intervalo de dados linha_do_tempo. É um argumento opcional. Os valores possíveis estão listados na tabela abaixo.
agregação	Um valor numérico que especifica qual função deve ser usada para agregar valores de tempo idênticos no intervalo de dados linha_do_tempo. É um argumento opcional. Os valores possíveis estão listados na tabela abaixo.

O argumento tipo_de_estatística pode ser um dos seguintes:

Valor numérico	Estatística
1	Parâmetro Alpha do algoritmo ETS - o parâmetro de valor base.
2	Parâmetro Beta do algoritmo ETS - o parâmetro de valor de tendência.
3	Parâmetro Gamma do algoritmo ETS - o parâmetro de valor de sazonalidade.
4	Métrica MASE (erro absoluto médio escalado) - uma medida da precisão das previsões.
5	Métrica SMAPE (erro percentual absoluto médio simétrico) - uma medida da precisão baseada em erros percentuais.
6	Métrica MAE (erro absoluto médio) - uma medida da precisão das previsões.
7	Métrica RMSE (raiz do erro quadrático médio) - uma medida das diferenças entre valores previstos e observados.
8	Tamanho do passo detectado na linha do tempo.

O argumento sazonalidade pode ser um dos seguintes:

Valor numérico	Comportamento
1 ou omitido	A sazonalidade é detectada automaticamente. Números inteiros positivos são usados para o comprimento do padrão sazonal.
0	Sem sazonalidade, a previsão será linear.
um inteiro maior ou igual a 2	O número especificado é usado para o comprimento do padrão sazonal.

O argumento completar_dados pode ser um dos seguintes:

Valor numérico	Comportamento
1 ou omitido	Pontos ausentes são calculados como a média dos pontos vizinhos.
0	Pontos ausentes são tratados como valores zero.

O argumento agregação pode ser um dos seguintes:

Valor numérico	Função
1 ou omitido	MÉDIA
2	CONT.NÚM
3	CONT.VALORES
4	MÁXIMO
5	MEDIANA
6	MÍNIMO
7	SOMA

Notas

Como aplicar a função FORECAST.ETS.STAT.

Exemplos

A figura abaixo exibe o resultado retornado pela função FORECAST.ETS.STAT.