Forecast procedimientos relacionados en la clase WorksheetFunction (Excel VBA)

Esta página presenta procedimientos de la classe WorksheetFunction relacionados con el tema Forecast : Forecast_ETS, Forecast_ETS_ConfInt, Forecast_ETS_Seasonality, Forecast_ETS_STAT y Forecast_Linear

Forecast_ETS

Calcula o predice un valor futuro según los valores existentes (históricos) con la versión AAA del algoritmo de suavizado exponencial (ETS).

El valor previsto es una continuación de los valores históricos en la fecha de destino especificada, que debe ser una continuación de la escala de tiempo. Esta función se puede usar para realizar previsiones de ventas, establecer requisitos de inventario o tendencias de los consumidores.

Sintaxis : 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

Estos son los argumentos con nombre :

Arg1 (Double) - Fecha de destino: punto de datos para el que desea predecir un valor. La fecha de destino puede ser la fecha, la hora o el número. Consulte Comentarios.

Arg2 - Values: valores históricos para los que desea pronosticar los siguientes puntos

Arg3 - Escala de tiempo: matriz independiente o rango de fechas o datos numéricos. Los valores de la escala de tiempo deben tener un paso coherente entre ellos y no pueden ser cero. Consulte Comentarios

Los siguientes argumentos son opcionales

Arg4 - Estacionalidad: valor numérico. Consulte Comentarios

Arg5 - Finalizaciones de datos: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS admite hasta un 30% de datos perdidos y se ajusta automáticamente. Consulte Comentarios

Arg6 - Agregación: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS agrega varios puntos que tienen la misma marca de tiempo. Consulte Comentarios

Forecast_ETS_ConfInt

Devuelve un intervalo de confianza para el valor de previsión en la fecha de destino especificada.

No es necesario ordenar la escala de tiempo (Arg3) porque Forecast_ETS_ConfInt la ordena de forma implícita para los cálculos. Si Forecast_ETS_ConfInt no puede identificar un paso constante en la escala de tiempo, devolverá el error en tiempo de ejecución 1004. Si la escala de tiempo contiene valores duplicados, Forecast_ETS_ConfInt también devuelve un error. Si los intervalos de la escala de tiempo y valores no son todos del mismo tamaño, Forecast_ETS_ConfInt devolverá el error en tiempo de ejecución 1004. Un intervalo de confianza (Arg4) del 95% significa que se espera que el 95% de puntos futuros caiga dentro de este radio del resultado que Forecast_ETS pronosticado (con distribución normal). El uso de intervalos de confianza puede ayudarle a comprender la precisión del modelo previsto. Un intervalo más pequeño implica más confianza en la predicción para este punto específico. Por ejemplo, para un intervalo de confianza de 90%, se calcula un nivel de confianza de 90% (90% de los puntos futuros entrará dentro de este radio desde la predicción). El valor predeterminado es 95%. Para los números que se encuentran fuera del intervalo (0, 1), Forecast_ETS_ConfInt devuelve un error. El valor predeterminado de 1 para estacionalidad (Arg5) significa que Excel detecta la estacionalidad automática para la previsión y usa números positivos y enteros para la longitud del patrón estacional. 0 indica que no hay estacionalidad, lo que significa que la predicción será lineal. Los números enteros positivos indican al algoritmo que debe usar patrones de esta longitud como estacionalidad. Para cualquier otro valor, Forecast_ETS_ConfInt devuelve un error. La estacionalidad máxima admitida es 8.760 (el número de horas de un año). Cualquier valor de estacionalización por encima de ese número genera un error. Pasar 0 para el parámetro de finalización de datos (Arg6) indica al algoritmo que debe tener en cuenta los puntos que faltan como ceros. El valor predeterminado de 1 cuentas para los puntos que faltan al calcularlos es el promedio de los puntos circundantes. Si faltan más del 30% de datos, Forecast_ETS_ConfInt devolverá el error de tiempo de ejecución 1004. El parámetro de agregación (Arg7) es un valor numérico que especifica el método que se va a usar para agregar varios valores que tienen la misma marca de tiempo. El valor predeterminado de 0 especifica AVERAGE, mientras que otros números entre 1 y 6 especifican SUM, COUNT, COUNTa, MIN, MAX y media.

Sintaxis : 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

Estos son los argumentos con nombre :

Arg1 (Double) - Fecha de destino: punto de datos para el que desea predecir un valor. La fecha de destino puede ser la fecha, la hora o el número. Consulte Comentarios.

Arg2 - Values: valores históricos para los que desea pronosticar los siguientes puntos

Arg3 - Escala de tiempo: matriz independiente o rango de fechas o datos numéricos. Los valores de la escala de tiempo deben tener un paso coherente entre ellos y no pueden ser cero. Consulte Comentarios

Los siguientes argumentos son opcionales

Arg4 - Nivel de confianza: valor numérico entre 0 y 1 (exclusivo), que indica un nivel de confianza para el intervalo de confianza calculado. Consulte Comentarios

Arg5 - Estacionalidad: valor numérico. Consulte Comentarios

Arg6 - Finalizaciones de datos: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS_ConfInt admite hasta un 30% de datos perdidos y se ajusta automáticamente. Consulte Comentarios

Arg7 - Agregación: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS_ConfInt agrega varios puntos que tienen la misma marca de tiempo. Consulte Comentarios

Forecast_ETS_Seasonality

Devuelve la longitud del patrón repetitivo que Excel detecta para la serie temporal especificada.

Puede usar Forecast_ETS_Seasonality siguientes Forecast_ETS para identificar qué estacionalidad automática se ha detectado y usado en Forecast_ETS. Aunque también puede usarlo independientemente de Forecast_ETS, los métodos están ligados entre sí, ya que la estacionalidad detectada en este método es idéntica a la usada por Forecast_ETS, considerando que los mismos parámetros de entrada que afectan a los datos la finalización se pasan en ambos métodos. No es necesario ordenar la escala de tiempo (arg2), ya que Forecast_ETS_Seasonality la ordena de forma implícita para los cálculos. Si Forecast_ETS_Seasonality no puede identificar un paso constante en la escala de tiempo, devolverá el error en tiempo de ejecución 1004. Si la escala de tiempo contiene valores duplicados, Forecast_ETS_Seasonality también devuelve un error. Si los intervalos de la escala de tiempo y valores no son todos del mismo tamaño, Forecast_ETS_Seasonality devolverá el error en tiempo de ejecución 1004. Pasar 0 para el parámetro de finalización de datos (Arg3) indica al algoritmo que debe tener en cuenta los puntos que faltan como ceros. El valor predeterminado de 1 cuentas para los puntos que faltan al calcularlos es el promedio de los puntos circundantes. Si faltan más del 30% de datos, Forecast_ETS_Seasonality devolverá el error de tiempo de ejecución 1004. El parámetro de agregación (Arg4) es un valor numérico que especifica el método que se va a usar para agregar varios valores que tienen la misma marca de tiempo. El valor predeterminado de 0 especifica AVERAGE, mientras que otros números entre 1 y 6 especifican SUM, COUNT, COUNTa, MIN, MAX y media.

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

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

Arguments

Estos son los argumentos con nombre :

Arg1 - Values: valores históricos para los que desea pronosticar los siguientes puntos

Arg2 - Escala de tiempo: matriz independiente o rango de fechas o datos numéricos. Los valores de la escala de tiempo deben tener un paso coherente entre ellos y no pueden ser cero. Consulte Comentarios

Los siguientes argumentos son opcionales

Arg3 - Finalizaciones de datos: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS_Seasonality admite hasta un 30% de datos perdidos y se ajusta automáticamente. Consulte Comentarios

Arg4 - Agregación: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS_Seasonality agrega varios puntos que tienen la misma marca de tiempo. Consulte Comentarios

Forecast_ETS_STAT

Devuelve un valor estadístico como resultado de una previsión de serie temporal.

No es necesario ordenar la escala de tiempo (arg2), ya que Forecast_ETS_STAT la ordena de forma implícita para los cálculos. Si Forecast_ETS_STAT no puede identificar un paso constante en la escala de tiempo, devolverá el error en tiempo de ejecución 1004. Si la escala de tiempo contiene valores duplicados, Forecast_ETS_STAT también devuelve un error. Si los intervalos de la escala de tiempo y valores no son todos del mismo tamaño, Forecast_ETS_STAT devolverá el error en tiempo de ejecución 1004. El parámetro statistic_type (Arg3) indica qué estadística solicita esta función. Se pueden devolver las siguientes estadísticas opcionales:

Sintaxis : 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

Estos son los argumentos con nombre :

Arg1 - Values: valores históricos para los que desea pronosticar los siguientes puntos

Arg2 - Escala de tiempo: matriz independiente o rango de fechas o datos numéricos. Los valores de la escala de tiempo deben tener un paso coherente entre ellos y no pueden ser cero. Consulte Comentarios

Arg3 (Double) - Statistic_type: valor numérico comprendido entre 1 y 8, que indica qué estadística se devolverá para la previsión calculada.

Los siguientes argumentos son opcionales

Arg4 - Nivel de confianza: valor numérico entre 0 y 1 (exclusivo), que indica un nivel de confianza para el intervalo de confianza calculado. Consulte Comentarios

Arg5 - Finalizaciones de datos: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS_STAT admite hasta un 30% de datos perdidos y se ajusta automáticamente. Consulte Comentarios

Arg6 - Agregación: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS_STAT agrega varios puntos que tienen la misma marca de tiempo. Consulte Comentarios

Forecast_Linear

Calcula o predice un valor futuro usando los valores existentes. El valor predicho es un valor y para un determinado valor x. Los valores conocidos son valores x y valores y existentes y el nuevo valor se predice utilizando una regresión lineal. Esta función se puede usar para realizar previsiones de ventas, establecer requisitos de inventario o tendencias de los consumidores.

Si el valor de x no es numérico, Forecast_Linear devuelve el #VALUE! valor de error. Si los parámetros known_y y known_x están vacíos o contienen un número diferente de puntos de datos, Forecast_Linear devuelve el valor de error #N/a. Si la varianza de los parámetros known_x es igual a cero, Forecast_Linear devuelve el #DIV/0! valor de error. La ecuación para Forecast_Linear es a + BX, donde y , y donde x e y son las medias de muestra Average (todos known_x) y Average (All _known_y _).

Sintaxis : 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

Estos son los argumentos con nombre :

Arg1 (Double) - x: punto de datos para el que se desea predecir un valor.

Arg2 - valores conocidos de y: matriz o rango de datos dependientes

Arg3 - valores conocidos de x: matriz o rango de datos independientes