FORECAST.ETS.STAT

時系列予測の結果として統計値を返します。統計の種類は、この関数によって要求される統計を示します。

=FORECAST.ETS.STAT(values,timeline,statistic_type,[seasonality],[data_completion],[aggregation])

有効な引数は次のとおりです。

引数

説明

values

必ず指定します。値は履歴値で、次のポイントを予測する値です。

timeline

必ず指定します。履歴値に対応する日付/時刻値の範囲。タイムライン範囲は値範囲と同じである必要があります。日付/時刻値の間には、一定の間隔が必要です。

statistic_type

必ず指定します。 1 から 8 の間の数値。計算された予測に対して返される統計情報を示します。

以下の表は、統計値とそれらに対応する結果を示しています。

値	統計の種類	説明
1	アルファ	ETS アルゴリズムの基本パラメータです。値を大きくすると、最近のデータ要素の重みが大きくなります。
2	ベータ	ETS アルゴリズムの傾向値パラメータです。値を大きくすると、最近の傾向の重みが大きくなります。
3	ガンマ	ETS アルゴリズムの季節性の値パラメータです。値を大きくすると、最近の季節の重みが大きくなります。
4	MASE	Mean Absolute Scaled Error メトリックの略です。予測精度の測定です。
5	SMAPE	Symmetric Mean Absolute Percentage Error メトリックの略です。割合誤差に基づく精度測定です。
6	MAE	Mean Absolute percentage Error メトリックの略です。割合誤差に基づく精度測定です。
7	RMSE	Root Mean Squared Error メトリックの略です。予測値と観測値の差異の測定です。
8	ステップサイズ	履歴データのタイムラインで検出されます。

seasonality

[オプション] 季節性の検出に使用する方法を指定する数値データ。有効な値を以下の表に示します。

data_completion

[オプション] アルゴリズムがタイムライン上の不足ポイントをどのように処理すべきかを指定する数値データ。有効な値は次のとおりです。

aggregation

[オプション] タイムラインデータ範囲内の同一の時間値を集計するためにどの関数を使用するかを指定する数値データ。有効な値は次のとおりです。