WorksheetFunction.Forecast_ETS メソッド (Excel)

  • [アーティクル]

AAA バージョンの Exponential Smoothing (ETS) アルゴリズムを使用して、既存の (履歴) 値に基づいて将来の値を計算または予測します。

構文

式。Forecast_ETS (Arg1, Arg2, Arg3, Arg4, Arg5, Arg6)

式: WorksheetFunction オブジェクトを表す変数。

パラメーター

名前 必須 / オプション データ型 説明
Arg1 必須 Double ターゲット日付: 値を予測するデータ ポイント。 対象の日付には日付/時刻または数値を指定できます。 注釈を参照してください。
Arg2 必須 バリアント型 値: 次のポイントを予測する履歴値。
Arg3 必須 バリアント型 タイムライン: 独立した配列または日付または数値データの範囲。 タイムラインの値の間に一貫したステップが必要であり、0 にすることはできません。 注釈を参照してください。
Arg4 省略可能 バリアント型 季節性: 数値。 注釈を参照してください。
Arg5 省略可能 バリアント型 データ補完: タイムラインにはデータ ポイント間の一定のステップが必要ですが、 Forecast_ETS では最大 30% の不足データがサポートされ、自動的に調整されます。 注釈を参照してください。
Arg6 省略可能 バリアント型 集計: タイムラインにはデータ ポイント間の一定のステップが必要ですが、 Forecast_ETS は同じタイム スタンプを持つ複数のポイントを集計します。 注釈を参照してください。

戻り値

Double

注釈

予測値は、指定した対象の日付にある履歴値の連続で、タイムラインの連続を指定する必要があります。 この関数を使うと、将来の売上高、商品在庫量、消費動向などを予測できます。

注:

この関数では、タイムラインをさまざまなポイント間の一定のステップで編成する必要があります。 たとえば、毎月 1 日の値を含む月単位のタイムライン、年単位のタイムライン、数値インデックスのタイムラインなどです。 一般に、予測を適用する前に生の詳細データを集計すると、より正確な予測結果も生成されます。

対象の日付のパラメーター値 (Arg1) の順序が履歴のタイムラインの最後より前にある場合、Forecast_ETS はエラーを返します。

タイムラインを並べ替える必要はありません (Arg3)。 Forecast_ETS は計算のために暗黙的に並べ替えるためです。 タイムラインForecast_ETS定数ステップを識別できない場合は、実行時エラー 1004 が返されます。 タイムラインに重複する値が含まれている場合 は、Forecast_ETS もエラーを返します。 タイムラインと値の範囲がすべて同じサイズではない場合、 Forecast_ETS は実行時エラー 1004 を返します。

季節性の既定値 1 (Arg4) は、Excel が予測の季節性を自動的に検出し、季節パターンの長さに正の整数を使用します。 0 は季節性がないことを示します。つまり、予測は線形になります。 正の整数は、この長さのパターンを季節性として使用するアルゴリズムを示します。 その他の値 の場合、Forecast_ETS はエラーを返します。 サポートされる最大季節性は 8,760 (1 年間の時間数) です。 その数を超える季節性の値を指定すると、エラーが発生します。

データ完了パラメーター (Arg5) に 0 を渡すことで、アルゴリズムに対して不足しているポイントをゼロ (0) として考慮するよう指示します。 既定値 1 の場合は、不足しているポイントを隣接ポイントの平均として算出することで、不足しているポイントを考慮します。 不足しているデータが 30% を超える場合、 Forecast_ETS は実行時エラー 1004 を返します。

aggregation パラメーター (Arg6) は、同じタイム スタンプを持つ複数の値を集計するために使用するメソッドを指定する数値です。 既定値は AVERAGE を指定し、1 から 6 までの他の数値では SUM、COUNTA、MIN、MAX、MEDIAN を指定します。

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