Vsebina

Eksponentno glajenje je metoda za glajenje realnih vrednosti v časovnih zaporedjih z namenom napovedovanja možnih prihodnjih vrednosti.

Trojno eksponentno glajenje (angl. ETS za Exponential Triple Smoothing) je nabor algoritmov, s katerimi se obdelajo tako trend kot periodični (sezonski) vplivi. Dvojno eksponentno glajenje (angl. EDS za Exponential Double Smoothing) je algoritem, podoben ETS, a brez periodičnih vplivov. Z EDS se izdelajo linearne napovedi.

Več informacij o eksponentnem glajenju najdete v ustreznem članku na wikipediji (v angl.)

Cilj (obvezno): datumska, časovna ali številska posamična vrednost ali obseg. Podatkovna točka oz. obseg, za katerega želite izračunati napoved.

Vrednosti (obvezno): številsko polje ali obseg. Vrednosti so zgodovinske vrednosti, s katerimi želite napovedati naslednje točke.

Časovnica (obvezno): numerično polje ali obseg. Obseg časovnice (vrednost x) za pretekle, historične vrednosti.

Časovnica ne rabi biti razvrščena, funkcije njene vrednosti razvrstijo za izračune.
Vrednosti časovnice morajo imeti konsistenten korak.
Če v razvrščeni časovnici ni mogoče ugotoviti konstantnega koraka, funkcije vrnejo napako #NUM!
Če obseg časovnice in historične vrednosti niso enako velike, funkcije vrnejo napako #N/A.
Če časovnica vsebuje manj kot dve podatkovni periodi, funkcije vrnejo napako #VALUE!

dopolnjevanje_podatkov: (neobvezno) logična vrednost TRUE ali FALSE, številska vrednost 1 ali 0, privzeta vrednost je 1 (TRUE). Vrednost 0 (FALSE) doda manjkajoče podatkovne točke z nič kot historično vrednostjo. Vrednost 1 (TRUE) doda manjkajoče podatkovne točke z interpolacijo med sosednjimi podatkovnimi točkami.

Čeprav je za časovnico potreben konstanten korak med podatkovnimi točkami, funkcija podpira do 30 % manjkajočih podatkovnih točk in te podatkovne točke doda sama.

Združevanje (neobvezno): številska vrednost od 1 do 7, privzeta vrednost je 1. Parameter združevanja določa, katera metoda bo uporabljena za združevanje identičnih časovnih vrednosti:

Združevanje | Funkcija
--- | ---
1 | AVERAGE
2 | COUNT
3 | COUNTA
4 | MAX
5 | MEDIAN
6 | MIN
7 | SUM

Čeprav časovnica potrebuje konstanten korak med podatkovnimi točkami, bodo funkcije združile več točk z istim časovnim žigom.

vrsta_stat (obvezno): numerična vrednost od 1 do 9. Vrednost, ki nakazuje, katera statistika bo vrnjena za dane vrednosti in x-obseg.

Vrnjena je lahko naslednja statistika:

vrsta_stat | Statistika
--- | ---
1 | Parameter alfa glajenja po algoritmu ETS (osnova)
2 | Parameter gama glajenja po algoritmu ETS (trend)
3 | Parameter beta glajenja po algoritmu ETS (periodična deviacija)
4 | Absolutna srednja skalirana napaka (MASE) – merilo natančnosti napovedi.
5 | Srednja simetrična absolutna odstotkovna napaka (SMAPE) – merilo natančnosti glede na odstotkovne napake.
6 | Absolutna srednja napaka (MAE) – mera natančnosti napovedi.
7 | Koren srednje kvadratne napake (RMSE) – mera razlik med napovedanimi in opazovanimi vrednostmi.
8 | Z velikostjo koraka zaznana časovnica (x-obseg). Ko je zaznana velikost koraka v mesecih/četrtletjih/letih, je velikost koraka v mesecih, sicer je velikost koraka v dneh v primeru datumske (časovne) časovnice ter numerična v drugih primerih.
9 | Število vzorcev v periodi – to je enako kot argument dolžina_periode, ali izračunano število, ko je argument dolžina_periode enak 1.

stopnja_zaupanja (obvezno): številska vrednost med 0 in 1 (izključno), privzeta vrednost je 0,95. Vrednost, ki kaže raven zaupanja za izračunani interval napovedi.

Pri vrednostih <= 0 ali >= 1 bodo funkcije vrnile napako #NUM!

dolžina_periode (neobvezno): številska vrednost >= 0, privzeto je 1. Pozitivno celo število, ki predstavlja število vzorcev v periodi.

Vrednost 1 nakazuje, naj Calc samodejno določi število vzorcev v periodi.
Vrednost 0 nakazuje odsotnost periodičnih učinkov, zato je napoved izračunana z algoritmi EDS.
Za vse druge pozitivne vrednosti se napovedi izračunajo z algoritmi ETS.
Za vrednosti, ki niso pozitivno celo število, funkcije vrnejo napako #NUM!

napoved = osnovnavrednost + trend * ∆x + periodični_odklon.

napoved = ( osnovnavrednost + trend * ∆x ) * periodični_odklon.

#### Primer

Spodnja tabela vsebuje časovnico in njene povezane vrednosti:

| A | B
1 | Časovnica | Vrednosti
--- | --- | ---
2 | 01/2013 | 112
3 | 02/2013 | 118
4 | 03/2013 | 132
5 | 04/2013 | 100
6 | 05/2013 | 121
7 | 06/2013 | 135
8 | 07/2013 | 148
9 | 08/2013 | 148
10 | 09/2013 | 136
11 | 10/2013 | 119
12 | 11/2013 | 104
13 | 12/2013 | 118

Podprite nas!