重要: FORECAST.ETS関数は、 Web 用 Excel、iOS、または Android では使用できません。
指数三重平滑化 (ETS) アルゴリズムの AAA バージョンを使用して、既存の (履歴) 値に基づき将来の値を計算または予測します。 予測値は、指定の目標期日における履歴値の継続であり、タイムラインの継続である必要があります。 この関数を使うと、将来の売上高、商品在庫量、消費動向などを予測できます。
この関数では、タイムラインが異なるポイント間で一定の間隔で編成されていることが必要です。 たとえば、毎月 1 日の値を使用した月別のタイムラインや、年ごとのタイムライン、数字のインデックスのタイムラインなどがあります。 この種類のタイムラインでは、予測を適用する前に生の詳細データを集計すると非常に便利です。これにより、より正確な予測結果も生成されます。
構文
FORECAST.ETS(目標期日, 値, タイムライン, [季節性], [データ コンプリート], [集計])
FORECAST.ETS 関数の書式には、次の引数があります。
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Target_date 必ず指定します。 予測する従属変数の値に対する独立変数の値を、数値で示します。 ターゲット日付には、日付/時刻または数値を指定できます。 ターゲット日付が履歴タイムラインの終了前に時系列的に存在する場合、FORECAST.ETSは #NUM を返します。 エラーを返します。
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値 必ず指定します。 値は、次のポイントを予測する履歴値です。
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<c0>タイムライン</c0>必ず指定します。 数値データの独立した配列または範囲を指定します。 タイムラインの日付には、ゼロ以外の一定の間隔が必要です。 タイムラインの日付は、それらの間に一貫したステップが必要であり、0 にすることはできません。 FORECAST.ETS が計算用にタイムラインを暗黙的に並べ替えます。 指定されたタイムラインで定数ステップを特定できない場合、FORECAST.ETSは #NUM を返します。 エラーを返します。 タイムラインに重複する値が含まれる場合、FORECAST.ETS は #VALUE! エラーを返します。 タイムラインおよび値の範囲が同じ大きさでない場合、FORECAST.ETS は #N/A エラーを返します。
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季節性 省略可能です。 数値。 既定値 1 は、 Excel予測の季節性を自動的に検出し、季節パターンの長さに正の整数を使用します。 0 は季節性がないことを示します。つまり、予測は線形になります。 正の整数は、この長さのパターンを季節性として使用するアルゴリズムを示します。 その他の値の場合、FORECAST.ETSは #NUM を返します。 エラーを返します。
サポートされている最大の季節性は 8,760 (1 年間の時間数) です。 季節性がこの時間数を超える場合、FORECAST.ETS は #NUM! エラーを返します。
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データ入力候補 省略可能です。 タイムラインではデータ ポイント間の一定のステップが必要ですが、FORECAST.ETSでは最大 30% の欠損データがサポートされ、自動的に調整されます。0 は、欠落しているポイントをゼロとして考慮するアルゴリズムを示します。 既定値の 1 は、隣接するポイントの平均として指定することで、欠落しているポイントを考慮します。
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<c0>集計</c0>省略可能です。 タイムラインはデータ要素間で一定の間隔を必要としますが、FORECAST.ETS は同じタイム スタンプを持つ複数のポイントを集計します。 集計パラメーターは、同じタイム スタンプを持つ複数の値を集計するためにメソッドが使用されることを示す数値です。 既定値の 0 は AVERAGE を使用します。 既定値の 0 は AVERAGE を使用しますが、他のオプションは SUM、COUNT、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN です。
