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# Funzione PREVISIONE.ETS.STAT.AGG

Restituisce i valori statistici risultato degli algoritmi ETS o EDS.

Il Livellamento esponenziale è un metodo per livellare i valori reali in serie temporali in modo da prevedere probabili valori futuri.

Il livellamento esponenziale triplo (ETS, nell'acronimo inglese) è un gruppo di algoritmi in cui sono elaborate le influenze di tendenza e periodiche (stagionali). Il livellamento esponenziale doppio (EDS, nell'acronimo inglese) è un algoritmo simile allo ETS, ma senza le influenze periodiche. EDS produce previsioni lineari.

Per altre informazioni, si consulti l'articolo Wikipedia sugli algoritmi di livellamento esponenziale (in inglese).

PREVISIONE.ETS.STAT.AGG calcola col modello

previsione = valore_base + tendenza * ∆x + aberrazione_periodica.

### Sintassi

PREVISIONE.ETS.STAT.AGG (valori, linea temporale, tipo_statistica, [lunghezza_periodo], [completamento_dati], [aggregazione])

valori (obbligatorio): matrice numerica o intervallo. valori sono i valori storici, per i quali prevedere i punti successivi.

linea temporale (obbligatorio): matrice numerica o intervallo. L'intervallo di linea temporale (valore x) per i valori storici.

La linea temporale non deve essere ordinata, le funzioni la ordinano per i calcoli.
I valori della linea temporale devono avere un passaggio coerente tra loro.
Se non è possibile identificare un passaggio costante nella linea temporale ordinata, le funzioni restituiranno l'errore #NUM!.
Se gli intervalli della linea temporale e dei valori storici non hanno le stesse dimensioni, le funzioni restituiranno l'errore #N/D.
Se la linea temporale contiene meno di 2 periodi di dati, le funzioni restituiranno l'errore #VALORE!

tipo_statistica (obbligatorio): valore numerico da 1 a 9. Un valore che indica quale statistica sarà restituita per i valori e l'intervallo x specificati.

Potranno restituirsi le statistiche seguenti:

tipo_statistica | Statistiche
--- | ---
1 | Parametro di livellamento alfa dell'algoritmo ETS (base)
2 | Parametro di livellamento gamma dell'algoritmo ETS (tendenza)
3 | Parametro di livellamento beta dell'algoritmo ETS (deviazione periodica)
4 | Errore scalato medio assoluto (MASE, nell'acronimo inglese): misura dell'accuratezza delle previsioni.
5 | Errore percentuale assoluto medio simmetrico (SMAPE, nell'acronimo inglese): misura di precisione basata sugli errori percentuali.
6 | Errore medio assoluto (MAE, nell'acronimo inglese): misura dell'accuratezza delle previsioni.
7 | Radice dell'errore quadratico medio (RMSE, nell'acronimo inglese): misura delle differenze tra valori previsti e osservati.
8 | Dimensione dei passaggi della linea temporale rilevata (intervallo x). Quando è rilevata una dimensione dei passaggi in mesi/trimestri/anni, la dimensione è considerata in mesi, diversamente si considera in giorni nel caso di linea temporale in data(ora) e numerica negli altri casi.
9 | Numero di campioni nel periodo: equivale all'argomento lunghezza_periodo o al numero calcolato nel caso in cui il valore di lunghezza_periodo sia 1.

lunghezza_periodo (facoltativo): valore numerico >= 0, predefinito è 1. Un intero positivo che indica il numero di campioni in un periodo.

Il valore 1 indica che Calc determina automaticamente il numero dei campioni in un periodo.
Il valore 0 indica effetti non periodici, la previsione è calcolata con algoritmi EDS.
Per tutti gli altri valori positivi, le previsioni sono calcolate con algoritmi ETS.
Per i valori che non siano numeri interi positivi, le funzioni restituiranno l'errore #NUM!

completamento dati (facoltativo): valore logico VERO o FALSO, numerico 1 o 0, predefinito è 1 (VERO). Un valore di 0 (FALSO) aggiungerà punti dati mancanti con zero come valore storico. Un valore 1 (VERO) aggiungerà punti dati mancanti interpolando i punti dati confinanti.

Sebbene la linea temporale richieda un passaggio coerente tra i punti dati, la funzione supporta fino a un 30% di dati mancanti, e li aggiungerà in maniera automatica.

aggregazione (facoltativo): valore numerico da 1 a 7, predefinito 1. Il parametro di aggregazione indica quale metodo verrà usato per aggregare valori di tempo uguali:

Aggregazione | Funzione
--- | ---
1 | MEDIA
2 | CONTA.NUMERI
3 | CONTA.VALORI
4 | MAX
5 | MEDIANA
6 | MIN
7 | SOMMA

Sebbene la linea temporale richieda un passaggio coerente tra i punti dati, le funzioni aggregheranno più punti contenenti la stessa data e ora.

#### Esempio

La tabella sottostante contiene una linea temporale e i valori ad essa associati:

| A | B
1 | Linea temporale | Valori
--- | --- | ---
2 | 01/2013 | 112
3 | 02/2013 | 118
4 | 03/2013 | 132
5 | 04/2013 | 100
6 | 05/2013 | 121
7 | 06/2013 | 135
8 | 07/2013 | 148
9 | 08/2013 | 148
10 | 09/2013 | 136
11 | 10/2013 | 119
12 | 11/2013 | 104
13 | 12/2013 | 118

=PREVISIONE.ETS.STAT.AGG(Valori;Linea temporale;3;1;VERO();1)

Restituisce 0,9990234375, la statistica additiva basata sugli intervalli Valori e Linea temporale specificati sopra, con livellamento beta, un campione per periodo, senza dati mancanti e MEDIA come aggregazione.

=PREVISIONE.ETS.STAT.AGG(Valori;Linea temporale;2;1;VERO();7)

Restituisce 0,0615234375, la statistica additiva basata sugli intervalli Valori e Linea temporale specificati sopra, con livellamento gamma, senza dati mancanti e SOMMA come aggregazione.

#### Informazioni tecniche

La funzione è disponibile da LibreOffice 5.2.

Questa funzione non fa parte dello standard Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Version 1.3. Part 4: Recalculated Formula (OpenFormula) Format. Lo spazio dei nomi è

COM.MICROSOFT.FORECAST.ETS.STAT

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Pagina wiki relativa a PREVISIONE.ETS.STAT.AGG (in inglese).

Vedere anche: PREVISIONE.ETS.AGG , PREVISIONE.ETS.MULT , PREVISIONE.ETS.STAT.MULT , PREVISIONE.ETS.PIGRECO.AGG , PREVISIONE.ETS.PIGRECO.MULT, PREVISIONE.ETS.STAGIONALITÀ, PREVISIONE, PREVISIONE.LINEARE