WorksheetFunction.Forecast_ETS_Seasonality (Excel)

Devuelve la longitud del patrón repetitivo que Excel detecta para la serie temporal especificada.

Puede usar Forecast_ETS_Seasonality siguientes Forecast_ETS para identificar qué estacionalidad automática se ha detectado y usado en Forecast_ETS. Aunque también puede usarlo independientemente de Forecast_ETS, los métodos están ligados entre sí, ya que la estacionalidad detectada en este método es idéntica a la usada por Forecast_ETS, considerando que los mismos parámetros de entrada que afectan a los datos la finalización se pasan en ambos métodos. No es necesario ordenar la escala de tiempo (arg2), ya que Forecast_ETS_Seasonality la ordena de forma implícita para los cálculos. Si Forecast_ETS_Seasonality no puede identificar un paso constante en la escala de tiempo, devolverá el error en tiempo de ejecución 1004. Si la escala de tiempo contiene valores duplicados, Forecast_ETS_Seasonality también devuelve un error. Si los intervalos de la escala de tiempo y valores no son todos del mismo tamaño, Forecast_ETS_Seasonality devolverá el error en tiempo de ejecución 1004. Pasar 0 para el parámetro de finalización de datos (Arg3) indica al algoritmo que debe tener en cuenta los puntos que faltan como ceros. El valor predeterminado de 1 cuentas para los puntos que faltan al calcularlos es el promedio de los puntos circundantes. Si faltan más del 30% de datos, Forecast_ETS_Seasonality devolverá el error de tiempo de ejecución 1004. El parámetro de agregación (Arg4) es un valor numérico que especifica el método que se va a usar para agregar varios valores que tienen la misma marca de tiempo. El valor predeterminado de 0 especifica AVERAGE, mientras que otros números entre 1 y 6 especifican SUM, COUNT, COUNTa, MIN, MAX y media.

Forecast_ETS_Seasonality (Arg1, Arg2, ..., Arg4)

Dim dblForecast_ETS_Seasonality As Double
dblForecast_ETS_Seasonality = WorksheetFunction.Forecast_ETS_Seasonality(Arg1:=, Arg2:=)

Arguments

Arg1 - Values: valores históricos para los que desea pronosticar los siguientes puntos

Arg2 - Escala de tiempo: matriz independiente o rango de fechas o datos numéricos. Los valores de la escala de tiempo deben tener un paso coherente entre ellos y no pueden ser cero. Consulte Comentarios

Arg3 - Finalizaciones de datos: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS_Seasonality admite hasta un 30% de datos perdidos y se ajusta automáticamente. Consulte Comentarios

Arg4 - Agregación: aunque la escala de tiempo requiere un paso constante entre los puntos de datos, Forecast_ETS_Seasonality agrega varios puntos que tienen la misma marca de tiempo. Consulte Comentarios