Forecast verwandte Prozeduren in der Klasse WorksheetFunction (Excel VBA)

Diese Seite enthält die Prozeduren der Klasse WorksheetFunction zum Thema Forecast: Forecast_ETS, Forecast_ETS_ConfInt, Forecast_ETS_Seasonality, Forecast_ETS_STAT und Forecast_Linear

Forecast_ETS

Berechnet oder prognostiziert einen zukünftigen Wert basierend auf vorhandenen (Verlaufs-)Werten mithilfe der AAA-Version des exponentiellen Glättungsalgorithmus (ETS).

Der vorhergesagte Wert ist eine Fortsetzung der Verlaufswerte des angegebenen Zieldatums, die eine Fortsetzung der Zeitachse sein sollte.

Syntax : expression.Forecast_ETS (Arg1, Arg2, Arg3, Arg4, Arg5, Arg6)

Dim dblArg1 As Double: dblArg1 = 
Dim dblForecast_ETS As Double
dblForecast_ETS = WorksheetFunction.Forecast_ETS(Arg1:=dblArg1, Arg2:=, Arg3:=)

Arguments

Hier sind die benannte Argumente :

Arg1 (Double) - Target Date: der Datenpunkt, für den Sie einen Wert vorhersagen möchten.

Arg2 - Values: die Verlaufswerte, für die Sie die nächsten Punkte prognostizieren möchten

Arg3 - Timeline: das unabhängige Array oder der Datumsbereich oder numerische Daten

Die folgenden Argumente sind optional

Arg4 - Saisonalität: ein numerischer Wert

Arg5 - Daten Vervollständigung: Obwohl die Zeitachse einen konstanten Schritt zwischen Datenpunkten erfordert, unterstützt Forecast_ETS bis zu 30% fehlende Daten und passt sich automatisch an

Arg6 - Aggregation: Obwohl die Zeitachse einen konstanten Schritt zwischen Datenpunkten erfordert, aggregiert Forecast_ETS mehrere Punkte, die den gleichen Zeitstempel aufweisen

Forecast_ETS_ConfInt

Gibt ein Konfidenzintervall für den prognostizierten Wert zum angegebenen Zieldatum zurück.

Es ist nicht erforderlich, die Zeitachse zu sortieren (arg3), da Forecast_ETS_ConfInt Sie implizit für Berechnungen sortiert. Ein Konfidenzintervall (arg4) von 95% bedeutet, dass 95% der zukünftigen Punkte in diesem Radius von dem Ergebnis abfallen, das Forecast_ETS prognostiziert (mit normaler Verteilung). Beispielsweise wird bei einem Konfidenzintervall von 90% eine Konfidenz Stufe von 90% berechnet (90% der zukünftigen Punkte werden in diesen RADIUS aus der Vorhersage fallen). Der Standardwert 1 für Saisonalität (arg5) bedeutet, dass Excel die Saisonalität automatisch für die Prognose erkennt und positive, ganze Zahlen für die Länge des saisonalen Musters verwendet. Durch die Übergabe von 0 für den Daten Vervollständigungs Parameter (Arg6) wird der Algorithmus angewiesen, fehlende Punkte als Nullen zu berücksichtigen. Der Aggregation-Parameter (Arg7) ist ein numerischer Wert, der die Methode angibt, mit der mehrere Werte mit demselben Zeitstempel aggregiert werden.

Syntax : expression.Forecast_ETS_ConfInt (Arg1, Arg2, Arg3, Arg4, Arg5, Arg6, Arg7)

Dim dblArg1 As Double: dblArg1 = 
Dim dblForecast_ETS_ConfInt As Double
dblForecast_ETS_ConfInt = WorksheetFunction.Forecast_ETS_ConfInt(Arg1:=dblArg1, Arg2:=, Arg3:=)

Arguments

Hier sind die benannte Argumente :

Arg1 (Double) - Target Date: der Datenpunkt, für den Sie einen Wert vorhersagen möchten.

Arg2 - Values: die Verlaufswerte, für die Sie die nächsten Punkte prognostizieren möchten

Arg3 - Timeline: das unabhängige Array oder der Datumsbereich oder numerische Daten

Die folgenden Argumente sind optional

Arg4 - KONFIDENZ Stufe: ein numerischer Wert zwischen 0 und 1 (exklusiv), der eine Konfidenz Stufe für das berechnete Konfidenzintervall angibt

Arg5 - Saisonalität: ein numerischer Wert

Arg6 - Daten Vervollständigung: Obwohl die Zeitachse einen konstanten Schritt zwischen Datenpunkten erfordert, unterstützt Forecast_ETS_ConfInt bis zu 30% fehlende Daten und passt sich automatisch an

Arg7 - Aggregation: Obwohl die Zeitachse einen konstanten Schritt zwischen Datenpunkten erfordert, aggregiert Forecast_ETS_ConfInt mehrere Punkte, die den gleichen Zeitstempel aufweisen

Forecast_ETS_Seasonality

Gibt die Länge des sich wiederholenden Musters zurück, das von Excel für die angegebene Zeit Reihe erkannt wird.

Sie können Forecast_ETS_Seasonality nach Forecast_ETS verwenden, um zu ermitteln, welche automatische Saisonalität in Forecast_ETSerkannt und verwendet wurde. Es ist nicht erforderlich, die Zeitachse zu sortieren (arg2), da Forecast_ETS_Seasonality Sie implizit für Berechnungen sortiert. Durch die Übergabe von 0 für den Daten Vervollständigungs Parameter (arg3) wird der Algorithmus angewiesen, fehlende Punkte als Nullen zu berücksichtigen. Der Aggregation-Parameter (arg4) ist ein numerischer Wert, der die Methode angibt, mit der mehrere Werte mit demselben Zeitstempel aggregiert werden.

Syntax : expression.Forecast_ETS_Seasonality (Arg1, Arg2, Arg3, Arg4)

Dim dblForecast_ETS_Seasonality As Double
dblForecast_ETS_Seasonality = WorksheetFunction.Forecast_ETS_Seasonality(Arg1:=, Arg2:=)

Arguments

Hier sind die benannte Argumente :

Arg1 - Values: die Verlaufswerte, für die Sie die nächsten Punkte prognostizieren möchten

Arg2 - Timeline: das unabhängige Array oder der Datumsbereich oder numerische Daten

Die folgenden Argumente sind optional

Arg3 - Daten Vervollständigung: Obwohl die Zeitachse einen konstanten Schritt zwischen Datenpunkten erfordert, unterstützt Forecast_ETS_Seasonality bis zu 30% fehlende Daten und passt sich automatisch an

Arg4 - Aggregation: Obwohl die Zeitachse einen konstanten Schritt zwischen Datenpunkten erfordert, aggregiert Forecast_ETS_Seasonality mehrere Punkte, die den gleichen Zeitstempel aufweisen

Forecast_ETS_STAT

Gibt einen statistischen Wert als Ergebnis der Zeitreihenprognose zurück.

Es ist nicht erforderlich, die Zeitachse zu sortieren (arg2), da Forecast_ETS_STAT Sie implizit für Berechnungen sortiert. Der statistic_type-Parameter (arg3) gibt an, welche Statistik von dieser Funktion angefordert wird.

Syntax : expression.Forecast_ETS_STAT (Arg1, Arg2, Arg3, Arg4, Arg5, Arg6)

Dim dblArg3 As Double: dblArg3 = 
Dim dblForecast_ETS_STAT As Double
dblForecast_ETS_STAT = WorksheetFunction.Forecast_ETS_STAT(Arg1:=, Arg2:=, Arg3:=dblArg3)

Arguments

Hier sind die benannte Argumente :

Arg1 - Values: die Verlaufswerte, für die Sie die nächsten Punkte prognostizieren möchten

Arg2 - Timeline: das unabhängige Array oder der Datumsbereich oder numerische Daten

Arg3 (Double) - Statistic_type: ein numerischer Wert zwischen 1 und 8, der angibt, welche Statistik für die berechnete Prognose zurückgegeben wird.

Die folgenden Argumente sind optional

Arg4 - KONFIDENZ Stufe: ein numerischer Wert zwischen 0 und 1 (exklusiv), der eine Konfidenz Stufe für das berechnete Konfidenzintervall angibt

Arg5 - Daten Vervollständigung: Obwohl die Zeitachse einen konstanten Schritt zwischen Datenpunkten erfordert, unterstützt Forecast_ETS_STAT bis zu 30% fehlende Daten und passt sich automatisch an

Arg6 - Aggregation: Obwohl die Zeitachse einen konstanten Schritt zwischen Datenpunkten erfordert, aggregiert Forecast_ETS_STAT mehrere Punkte, die den gleichen Zeitstempel aufweisen

Forecast_Linear

Berechnet oder schätzt einen zukünftigen Wert auf Basis der vorhandenen Werte.

Wenn x nicht numerisch ist, gibt Forecast_Linear die #Value! Wenn known_y -und known_x -Parameter leer sind oder eine andere Anzahl von Datenpunkten enthalten, gibt Forecast_Linear den Fehlerwert #N/a zurück. Wenn die Varianz von known_x -Parametern gleich NULL ist, gibt Forecast_Linear die #DIV/0 zurück! Die Gleichung für Forecast_Linear ist a + BX, wobei und , wobei x und y die Stichprobenmittelwerte (alle known_x) und Average (All _known_y _).

Syntax : expression.Forecast_Linear (Arg1, Arg2, Arg3)

Dim dblArg1 As Double: dblArg1 = 
Dim dblForecast_Linear As Double
dblForecast_Linear = WorksheetFunction.Forecast_Linear(Arg1:=dblArg1, Arg2:=, Arg3:=)

Arguments

Hier sind die benannte Argumente :

Arg1 (Double) - x-der Datenpunkt, für den Sie einen Wert vorhersagen möchten.

Arg2 - known_y's – das abhängige Array oder der Datenbereich

Arg3 - known_x's-das unabhängige Array oder der Datenbereich