Applies ToExcel за Microsoft 365 Excel за Microsoft 365 за Mac Excel за уеб Excel 2024 Excel 2024 за Mac Excel 2021 Excel 2021 за Mac Excel 2019 Excel 2019 for Mac Excel 2016

Важно: Функцията FORECAST. ETS. CONFINT не е наличен в Excel за уеб, iOS или Android.

Връща доверителния интервал за прогнозната стойност на посочената целева дата. Доверителен интервал 95% означава, че 95% от бъдещите точки се очаква да попадат в рамките на този радиус от резултата от прогнозата на FORECAST.ETS (с нормално разпределение). Използване на доверителен интервал може да ви помогне да се разбере точността на прогнозирания модел. По-малък интервал би означавал по-голямо доверие в прогнозата за тази конкретна точка.

Синтаксис

FORECAST.ETS.CONFINT(целева_дата; стойности; времева_линия; [доверително_ниво]; [сезонност]; [допълване_данни]; [агрегиране])

Синтаксисът на функцията FORECAST.ETS.CONFINT има следните аргументи:

  • Target_date    Задължително. Точката от данни, стойността за която искате да прогнозирате. Целевата дата може да бъде дата/час или число. Ако целевата дата е хронологично преди края на хронологичната времева линия, FORECAST. ETS. CONFINT връща #NUM! грешка.

  • Стойности    Задължително. Хронологически стойности, за които искате да прогнозирате следващите точки.

  • График    Задължително. Независимият масив или диапазон от числови данни. Датите във времевата линия трябва да имат съгласувана стъпка между тях и да не могат да бъдат нула. Времевата линия не е необходима за сортиране като FORECAST. ETS. CONFINT ще я сортира неявно за изчисленията. Ако не може да се установи постоянна стъпка от дадената времева линия, FORECAST. ETS. CONFINT ще върне #NUM! грешка. Ако времевата линия съдържа дублирани стойности, FORECAST. ETS. CONFINT ще върне #VALUE! грешка. Ако диапазоните на времевата линия и стойностите не са с един и същ размер, FORECAST. ETS. CONFINT ще върне грешката #N/A.

  • Confidence_level    Незадължително. Числова стойност между 0 и 1 (без изключение), показваща доверително ниво за изчисляемия доверителен интервал. Например за 90% доверителен интервал ще се изчислява 90% доверително ниво (90% от бъдещи точки попадат в този радиус от прогнозата). Стойността по подразбиране е 95%. За числа извън диапазона (0,1) FORECAST. ETS. CONFINT ще върне #NUM! грешка.

  • Сезонност     Незадължително. Числова стойност. Стойността по подразбиране 1 означава, че Excel открива сезонността автоматично за прогнозата и използва положителни цели числа за дължината на сезонния модел. 0 показва липса на сезонност, което означава, че прогнозата ще бъде линейна. Положителните цели числа ще указват на алгоритъма да използва модели с тази дължина като сезонност. За всяка друга стойност FORECAST. ETS. CONFINT ще върне #NUM! грешка.

    Максималната поддържана сезонност е 8760 (брой часове в една година). Всяка сезонност над това число ще доведе до #NUM! грешка.

  • Допълване на данни    Незадължително. Въпреки че времевата линия изисква постоянна стъпка между точките от данни, FORECAST. ETS. CONFINT поддържа до 30% липсващи данни и автоматично ще се настрои според тях. 0 ще посочи алгоритъма, за да отчете липсващите точки като нули. Стойността по подразбиране 1 ще отчита липсващите точки, като ги допълва до средната стойност на съседните точки.

  • Агрегиране    Незадължително. Въпреки че времевата линия изисква постоянна стъпка между точките от данни, FORECAST.ETS.CONFINT ще агрегира много точки, които имат едно и също клеймо с дата и час. Параметърът "агрегиране" е числена стойност, която показва кой метод ще се използва за агрегиране на много стойности с едно и също клеймо с дата и час. Стойността по подразбиране 0 ще използва AVERAGE, като други опции са SUM, COUNT, COUNTA, MIN, MAX, MEDIAN.

Вж. също

Функции за прогнозиране (справка)

Нуждаете ли се от още помощ?

Искате ли още опции?

Разгледайте ползите от абонамента, прегледайте курсовете за обучение, научете как да защитите устройството си и още.

Общностите ви помагат да задавате и отговаряте на въпроси, да давате обратна връзка и да получавате информация от експерти с богати знания.