Excel FORECAST.ETS.STAT 函數

作者Siluvia修改日期2024-10-24

此 FORECAST.ETS.STAT 函數可傳回時間序列預測結果中的指定統計值。

注意：此 FORECAST.ETS 函數僅適用於 Excel 2016 及更新版本，不支援 Excel 網頁版、iOS 版及 Android 版。

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

數值	統計量	說明
1	ETS 演算法的 Alpha 參數	基準值參數：數值越高，近期資料點所佔的權重就越大。
2	ETS 演算法的 Beta 參數	趨勢值參數：數值越高，近期趨勢所佔的權重就越大。
3	ETS 演算法的 Gamma 參數	季節性值參數：數值越高，近期季節週期所獲得的權重就越大。
4	MASE 指標	平均絕對縮放誤差指標：用來評估預測準確度的關鍵指標。
5	SMAPE 指標	對稱平均絕對百分比誤差（sMAPE）指標：一種以百分比誤差為基礎的預測準確度衡量方式。
6	MAE 指標	平均絕對誤差指標：一種以百分比誤差為基礎的準確度衡量方式。
7	RMSE 指標	均方根誤差指標：用來衡量預測值與實際觀測值之間差異的關鍵指標。
8	偵測到的步長	在歷史時間軸中偵測到的時間步長。

0：無季節性，表示 Excel 將傳回線性預測；

1 或省略（預設值）：自動偵測，表示 Excel 將自動偵測季節性，並以正整數作為季節模式的長度；

N（整數）：2 ≦ N ≦ 8784（閏年中的小時數），表示 Excel 將使用此指定數值作為季節模式的長度。

0：遺漏點將視為零；

1 或省略：遺漏點將以鄰近點的平均值計算。

1. 當 #N/A 錯誤發生時，表示「數值」與「時間軸」陣列大小不同；

2. 當符合下列任一條件時，會發生 #NUM!錯誤：

-—— 所有「時間軸」數值皆相同；

-—— 無法在提供的時間軸中識別出固定步長；

-——「seasonality」不在範圍內（0-8784）；

-——「data_completion」為 0 或 1 以外的任何數值；

——- 「statistic_type」不在 1 至 8 範圍內；

-——「aggregation」超出有效範圍（1-7）。

3. 當 #VALUE!錯誤發生時，表示 statistic_type、【seasonality】、【data_completion】或 [aggregation]為非數值。

傳回一個數值。

如下表所示，此處為 2021 年的月銷售資料表。您希望根據現有銷售資料，運用 FORECAST.ETS 函數預測 2022 年 1 月的銷售額；在此之前，您想先了解與此預測相關的統計資訊。

本案例將根據 E6:E13 範圍內所列的不同 statistic_type 值，計算相應的統計量。

1. 選取一個儲存格（本例為 F6），複製或輸入下方公式後，按下 Enter 鍵即可取得結果。接著選取該結果儲存格，向下拖曳自動填滿控點，快速套用此公式至其他儲存格！

=FORECAST.ETS.STAT($C$6:$C$17,$B$6:$B$17,E6)

注意：本例已省略引數 「seasonality」、「data_completion」與 「aggregation」。

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