중요: FORECAST 함수입니다. ETS. 웹, iOS 또는 Android용 Excel에서는 STAT를 사용할 수 없습니다.
시계열 예측의 결과로 통계 값을 반환합니다.
통계 유형은 이 함수에서 요청한 통계를 나타냅니다.
구문
FORECAST.ETS.STAT(values, timeline, statistic_type, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
FORECAST.ETS.STAT 함수 구문에는 다음과 같은 인수가 사용됩니다.
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values 필수 요소입니다. 값은 다음 지점을 예측하려는 기록 값입니다.
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타임라인 필수 요소입니다. 독립적인 배열 또는 숫자 데이터의 범위입니다. 타임라인 날짜 사이에 일관된 단계가 있어야 하며 0일 수 없습니다. 타임라인 예측으로 정렬할 필요가 없습니다. ETS. STAT는 계산을 위해 암시적으로 정렬합니다. 제공된 타임라인 상수 단계를 식별할 수 없는 경우 FORECAST입니다. ETS. STAT는 #NUM 반환합니다! 오류를 반환합니다. 타임라인 중복 값이 포함되어 있으면 FORECAST입니다. ETS. STAT는 #VALUE 반환합니다! 오류가 반환됩니다. 타임라인 및 값의 범위가 같은 크기가 아닌 경우 예측합니다. ETS. STAT는 #N/A 오류를 반환합니다.
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Statistic_type 필수 요소입니다. 계산된 예측에 대해 반환될 통계를 나타내는 1에서 8 사이의 숫자 값입니다.
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seasonality 선택 요소입니다. 숫자 값입니다. 기본값 1은 Excel에서 예측에 대한 seasonality를 자동으로 감지하고 계절 패턴의 길이에 양의 정수를 사용하는 것을 의미합니다. 0은 seasonality가 없음을 나타내므로 예측이 선형이 됩니다. 양의 정수는 알고리즘에 seasonality로 이 길이의 패턴을 사용하라고 지시합니다. 다른 값의 경우 FORECAST입니다. ETS. STAT는 #NUM 반환합니다! 오류를 반환합니다.
지원되는 최대 seasonality는 8,760(1년 동안의 시간)입니다. 해당 숫자보다 seasonality가 높으면 #NUM! 오류가 반환됩니다.
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데이터 완성 선택 요소입니다. 타임라인 데이터 요소 간에 일정한 단계가 필요하지만 FORECAST입니다. ETS. STAT는 누락된 데이터를 최대 30%까지 지원하며 자동으로 조정됩니다. 0은 누락된 지점을 0으로 간주하는 알고리즘을 나타냅니다. 기본값 1은 인접 지점의 평균으로 완료하여 누락된 점을 고려합니다.
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집합체 선택 요소입니다. 타임라인 데이터 요소 간에 일정한 단계가 필요하지만 FORECAST입니다. ETS. STAT는 동일한 타임스탬프를 가진 여러 지점을 집계합니다. 집계 매개 변수는 동일한 타임스탬프를 사용하여 여러 값을 집계하는 데 사용할 메서드를 나타내는 숫자 값입니다. 기본값 0은 AVERAGE를 사용하고 다른 옵션은 SUM, COUNT, COUNTA, MIN, MAX, MEDIAN입니다.
다음과 같은 선택적 통계를 반환할 수 있습니다.
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<c0>ETS 알고리즘의 Alpha 매개 변수</c0> 기준 값 매개 변수를 반환합니다. 값이 높을수록 최근 데이터 지점에 대한 가중치가 커집니다.
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<c0>ETS 알고리즘의 Beta 매개 변수</c0> 추세 값 매개 변수를 반환합니다. 값이 높을수록 최근 추세에 대한 가중치가 커집니다.
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<c0>ETS 알고리즘의 Gamma 매개 변수</c0> 계절성 값 매개 변수를 반환합니다. 값이 높을수록 최근 계절 기간에 대한 가중치가 커집니다.
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MASE 메트릭 예측 정확도의 측정값인 절대 배율 평균 오차 메트릭을 반환합니다.
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SMAPE 메트릭 대칭 평균 절대 백분율 오류 메트릭(백분율 오류를 기반으로 하는 정확도 측정값)을 반환합니다.
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MAE 메트릭 대칭 평균 절대 백분율 오류 메트릭(백분율 오류를 기반으로 하는 정확도 측정값)을 반환합니다.
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RMSE 메트릭 예측 값과 관찰된 값 간의 차이를 측정하는 루트 평균 제곱 오차 메트릭을 반환합니다.
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단계 크기가 검색됨 기록 타임라인 검색된 단계 크기를 반환합니다.
샘플 통합 문서 다운로드
추가 지원
언제든지 Excel 기술 커뮤니티에서 전문가에게 문의하거나 커뮤니티에서 지원을 받을 수 있습니다.