La fonction `FORECAST.ETS.STAT` dans Excel est utilisée pour renvoyer une statistique spécifique sur un modèle de lissage exponentiel (ETS). Cette fonction est particulièrement utile pour l’analyse des séries chronologiques et la prévision. Voici un guide sur la façon de l’utiliser :
Syntaxe
FORECAST.ETS.STAT(values, timeline, statistic_type, [seasonality], [data_completion], [aggregation])
Arguments
- values : C’est la série de valeurs historiques pour lesquelles vous souhaitez prévoir des valeurs futures. Il s’agit généralement d’une plage de cellules contenant des données numériques.
- timeline : C’est une série de dates ou timestamps correspondant aux valeurs. Cette plage doit avoir la même taille que `values`.
- statistic_type : Un nombre représentant le type de statistique que vous souhaitez obtenir. Les options incluent :
- 1 : Alpha (paramètre de lissage)
- 2 : Beta (paramètre de tendance)
- 3 : Gamma (paramètre de saisonnalité)
- 4 : MASE (Mean Absolute Scaled Error ou erreur absolue moyenne échelonnée)
- 5 : SMAPE (Symmetric Mean Absolute Percentage Error ou erreur en pourcentage absolue moyenne symétrique)
- 6 : MAE (Mean Absolute Error ou erreur absolue moyenne)
- 7 : RMSE (Root Mean Squared Error ou erreur quadratique moyenne racine)
- 8 : Etat complet du modèle (tableau des paramètres ajustés)
- seasonality (optionnel) : Un nombre entier spécifiant la longueur du modèle saisonnier. La valeur par défaut `1` détecte automatiquement la saisonnalité.
- data_completion (optionnel) : Un paramètre permettant de gérer les points manquants dans les données ; `0` pour ajouter automatiquement les points manquants, `1` pour utiliser les zéros. La valeur par défaut est `1`.
- aggregation (optionnel) : Une fonction numérique spécifiant la méthode à utiliser pour agréger plusieurs valeurs ayant le même timestamp. Par exemple, `1` pour AVERAGE, `2` pour COUNT, etc.
Exemple d’utilisation
Supposons que vous ayez des valeurs de ventes mensuelles dans la plage `B2:B13` et les mois correspondants dans la plage `A2:A13`. Pour obtenir l’erreur absolue moyenne (MAE) de votre modèle de prévision, vous utiliseriez :
=FORECAST.ETS.STAT(B2:B13, A2:A13, 6)
Conseils
- Assurez-vous que la `timeline` est chronologiquement constante et ne comporte pas de doublons.
- Utilisez des données historiques précises et représentatives pour de meilleures prévisions.
- Profitez des options facultatives pour ajuster la fonction selon la nature de vos données.
En utilisant correctement cette fonction, vous pouvez obtenir des informations précieuses pour améliorer la précision de vos prévisions dans Excel.
Unlock Your Potential
Excel
Access
Power BI
