WorksheetFunction.Forecast_ETS_Seasonality (Excel)

Retorna o comprimento do padrão repetitivo que o Excel detecta para a série de tempo especificada.

Você pode usar o Forecast_ETS_Seasonality seguinte Forecast_ETS para identificar quais sazonalidade automáticos foram detectados e usados no Forecast_ETS. Embora você também possa usá-lo independentemente do Forecast_ETS, os métodos estão juntos, porque o sazonalidade detectado nesse método é idêntico ao usado pelo Forecast_ETS, Considerando que os mesmos parâmetros de entrada que afetam os dados a conclusão é passada em ambos os métodos. Não é necessário classificar a linha do tempo (arg2), porque o Forecast_ETS_Seasonality classifica-a implicitamente para cálculos. Se o Forecast_ETS_Seasonality não puder identificar uma etapa constante na linha do tempo, ele retornará o erro 1004 em tempo de execução. Se a linha do tempo contiver valores duplicados, Forecast_ETS_Seasonality também retornará um erro. Se os intervalos de linha do tempo e valores não forem todos do mesmo tamanho, Forecast_ETS_Seasonality retornará o erro 1004 em tempo de execução. Passar 0 para o parâmetro de conclusões de dados (Arg3) instrui o algoritmo a considerar que faltam pontos como zeros. O valor padrão de 1 contas para pontos ausentes comparando-os como a média dos pontos vizinhos. Se houver mais de 30% de dados ausentes, Forecast_ETS_Seasonality retornará o erro de tempo de execução 1004. O parâmetro de agregação (Arg4) é um valor numérico que especifica o método a ser usado para agregar vários valores que têm o mesmo carimbo de data/hora. O valor padrão de 0 especifica média, enquanto outros números entre 1 e 6 especificam soma, COUNT, COUNTa, MIN, MAX e MEDIAN.

Forecast_ETS_Seasonality (Arg1, Arg2, ..., Arg4)


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

Arguments

Arg1, Arg2, ..., Arg4

Arg1 - Valores: os valores históricos, nos quais você deseja prever os próximos pontos

Arg2 - Linha do tempo: a matriz independente ou o intervalo de datas ou dados numéricos. Os valores na linha do tempo devem ter uma etapa consistente entre eles e não podem ser zero. Consulte Comentários

Arg3 - Conclusões de dados: embora a linha do tempo exija uma etapa constante entre os pontos de dados, o Forecast_ETS_Seasonality dá suporte a até 30% de dados ausentes e é ajustado automaticamente para ele. Consulte Comentários

Arg4 - Agregação: embora a linha do tempo exija uma etapa constante entre os pontos de dados, o Forecast_ETS_Seasonality agrega vários pontos que têm o mesmo carimbo de data/hora. Consulte Comentários