FORECAST.ETS.STAT 函数

FORECAST.ETS.STAT 函数是统计函数之一。它用于返回时间序列预测的统计值。统计类型指示此函数请求的统计信息。

语法

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

FORECAST.ETS.STAT 函数具有以下参数：

参数	描述
values	要预测新点的历史值范围。
timeline	与历史值对应的日期/时间值范围。timeline 范围必须与 values 范围大小相同。日期/时间值之间必须有一个恒定的步长（尽管最多可以处理 30% 的缺失值，如 data_completion 参数所指定，并且可以根据 aggregation 参数聚合重复值）。
statistic_type	一个介于 1 到 8 之间的数值，指定将返回哪种统计信息。可能的值列在下表中。
seasonality	一个数值，指定应使用哪种方法来检测季节性。它是一个可选参数。可能的值列在下表中。
data_completion	一个数值，指定如何处理 timeline 数据范围中的缺失数据点。它是一个可选参数。可能的值列在下表中。
aggregation	一个数值，指定应使用哪个函数来聚合 timeline 数据范围中的相同时间值。它是一个可选参数。可能的值列在下表中。

statistic_type 参数可以是以下之一：

数值	统计信息
1	ETS 算法的 Alpha 参数 - 基础值参数。
2	ETS 算法的 Beta 参数 - 趋势值参数。
3	ETS 算法的 Gamma 参数 - 季节性值参数。
4	MASE（平均绝对比例误差）指标 - 预测准确性的度量。
5	SMAPE（对称平均绝对百分比误差）指标 - 基于百分比误差的准确性度量。
6	MAE（平均绝对误差）指标 - 预测准确性的度量。
7	RMSE（均方根误差）指标 - 预测值与观察值之间差异的度量。
8	时间线中检测到的步长。

seasonality 参数可以是以下之一：

数值	行为
1 或省略	季节性自动检测。正整数用于季节模式的长度。
0	无季节性，预测将是线性的。
大于或等于 2 的整数	指定的数字用于季节模式的长度。

data_completion 参数可以是以下之一：

数值	行为
1 或省略	缺失点计算为相邻点的平均值。
0	缺失点视为零值。

aggregation 参数可以是以下之一：

数值	函数
1 或省略	AVERAGE
2	COUNT
3	COUNTA
4	MAX
5	MEDIAN
6	MIN
7	SUM

注意事项

如何应用 FORECAST.ETS.STAT 函数。

示例

下图显示了 FORECAST.ETS.STAT 函数返回的结果。