Wie verwende ich die PROGNOSE.ETS.KONFINT-Funktion in Excel?

Die `PROGNOSE.ETS.KONFINT`-Funktion in Excel wird verwendet, um das Konfidenzintervall für eine einzelne zukünftige Vorhersage zu berechnen, das mit der exponentiellen Glättungsmethode (ETS) erstellt wurde. Dies ist nützlich, um die Unsicherheit in den Prognosen zu quantifizieren. So verwenden Sie diese Funktion:

Syntax

PROGNOSE.ETS.KONFINT(Ziel_Datum; Werte; Zeitachse; [Konfidenzniveau]; [Saisonlängenschätzung]; [Datenvollständigkeit]; [Aggregation])

Argumente

Ziel_Datum: (Erforderlich) Das Datum, für das Sie das Konfidenzintervall berechnen möchten. Es sollte ein numerischer Wert oder ein Datum sein.
Werte: (Erforderlich) Der Bereich der abhängigen Werte (auch als Y-Werte bekannt), die Sie prognostizieren möchten.
Zeitachse: (Erforderlich) Der unabhängige Bereich oder die X-Werte, die die Zeitreihen-Daten darstellen. Die Zeitachse sollte konsistent und nicht leer sein.
Konfidenzniveau: (Optional) Ein Wert zwischen 0 und 1, der das gewünschte Konfidenzniveau für das Intervall angibt. Der Standardwert ist 0,95, was einem 95%-Konfidenzintervall entspricht.
Saisonlängenschätzung: (Optional) Ein numerischer Wert, der die Länge des saisonalen Musters angibt. Standardmäßig erkennt Excel die Saisonalität automatisch. Sie können jedoch einen bestimmten Wert eingeben.
Datenvollständigkeit: (Optional) Ein numerischer Wert zwischen 0 und 1, der den Prozentsatz der fehlenden Daten angibt, die als Lücken eingefügt werden sollen (Standardwert ist 1).
Aggregation: (Optional) Eine numerische Funktion, die angibt, wie gleichzeitige Werte aggregiert werden sollen (z.B. Mittelwert, Summe, etc.).

Beispiel

Angenommen, Sie haben eine Zeitreihe von Verkaufsdaten in den Zellen B2:B13 und deren entsprechende Monate in den Zellen A2:A13. Sie möchten das Konfidenzintervall für die Vorhersage für Januar des nächsten Jahres berechnen, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:

=PROGNOSE.ETS.KONFINT(DATUM(2024;1;1); B2:B13; A2:A13; 0.95)

Hiermit wird das 95%-Konfidenzintervall für die prognostizierten Verkaufszahlen im Januar 2024 berechnet.

Das Verständnis und die korrekte Anwendung der `PROGNOSE.ETS.KONFINT`-Funktion kann komplexe Zeitreihenanalysen erleichtern, indem Unsicherheiten quantifiziert und damit genauere Prognosen erstellt werden.

facebooklinkedin