"Точни изчисления трудно да се направи, особено когато става дума за прогнози за бъдещето", - заяви пред датски физик Нилс Бор. Е, прогнозиране с едно кликване да Excel улеснява тази задача.
Нека разгледаме някои възможности: как да се определят сезонността, оценка на нивото на доверие в прогнозата, и създават прогнози само с едно кликване.
Експоненциална изглаждане на прогнозата
Едно голямо предимство на метода на СТЕ - възможността за откриване на сезонни модели и доверителните интервали.
В много бизнес сценарии, има сезонен характер, което е желателно да се вземат предвид прогнозата. Примери за това са продажбата на сладолед, представени под формата на месечни данни. В този случай, той ще бъде представен на годишния цикъл, който ще се повтаря на всеки 12 точки (месеца). Друг пример - час пренос на данни, при което оптимално сезонния условие 24 периоди (часове).
Следният пример показва как годишния сезонен открити и използвани за прогнозиране. Тъй като данните са изброени по месец и се повтаря на всеки 12 точки, намери сезонността е 12.
Продължителността на сезона не винаги е ясна. Този метод предсказание идентифицира модели в сезонни исторически данни, определящи този, който е най-близък на данните. За най-точна прогноза на историческите данни трябва да съдържа най-много повтарящи се цикли. Желателно е да се завърши сезонни цикли ще бъдат най-малко 2-3. Автоматично открива стойността в сезонен раздел може да се намери в създаването на диалоговия прозорец прогноза в секцията Options. Ако не могат да бъдат намерени на сезонните данни или сезонност е известно по-рано, тази стойност може да се замени, като изберете Zadatvruchnuyu.
В допълнение да се предскаже бъдещи стойности за въведения времеви редове, прогноза ETS може също така да се определи доверителния интервал.
Доверителния интервал - този диапазон околните всеки прогнозира стойност, която, според прогнозата (с нормално разпределение) трябва да получите 95% от бъдещите точки. Доверителен интервал помага за изясняване на точността на прогнозата. Колкото по-малък интервал, по-висока увереност в прогнозата за определена точка. Коефициентът на доверие по подразбиране, равна на 95%, може да се променя с помощта нагоре и надолу, в следния ред:
- Въз основа на ширината на доверителния интервал може да се определи точността на прогнозата.
- Експериментирането с разширени функции (водене липсващи точки, и сезонност и др.), Могат да бъдат проследени като вощеници и разширява предварителен доверителен интервал. Това ви позволява да се определи дали получената модел съответства на хронологичен данни.
Как да създавате прогноза
Как да разбера, ако прогнозата е точна? Мога ли да му се доверите?
Както е случаят с редица статистически инструменти, точност прогнозиране ще зависи от входните данни. И тъй като данните са рядко идеални, че е много важно да се проучи прогноза и да видим как тя се прилага във вашия конкретен случай. Има няколко начина за оценка на точността на прогнозата:
Погледнете ширината на доверителния интервал (см. По-горе).
Експериментирайте с началната дата на прогнозата. определянето на дата преди последния хронологичен точка. Ще видите как да изглежда вашата прогноза, независимо дали тя се изчислява само върху по-ранните данни. Сравняване на прогнозата с действителния брой, ще бъде в състояние да направи оценка на точността на прогнозата.
В примера по-долу това е маркиран в червено: Както можете да видите, прогнозата беше много близо до действителните данни.
В този случай, един и същ резултат щеше да направи с помощта на функциите на работен лист, ако въведете само част от хронологичния серия, а след това се сравни с прогнозата на действителните данни.
Ако сте добър в статистиката, проверете Разреши данни статистически прогнози. за да се покаже обобщение на показателите за точност.
Поставете отметка в квадратчето "Enable прогноза статистика", за да видите таблица с статистически стойности в прогнозата.
Всички статистически данни се изчисляват с помощта на функция FORECAST.ETS.STAT () и са описани тук.
Споделете мнението си
Свързани статии