PREVISAO.ETS.INTCONF.MULT

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# Função PREVISAO.ETS.INTCONF.MULT

Calcula os intervalos de predição para previsão multiplicativa baseada em dados históricos utilizando os algoritmos ETS ou EDS.. EDS é utilizado quando o argumento período é 0, senão utiliza-se o ETS.

A suavização exponencial é um método de suavização de valores de uma série temporal para prever os valores futuros.

A Suavização Exponencial Tripla (ETS) é um conjunto de algoritmos em que ambas as tendências e as influências periódicas (sazonais) são processadas. A Suavização Exponencial Dupla (EDS) é uma algoritmo similar ao ETS, mas sem as influências periódicas. A EDS produz previsões lineares.

Consulte a Wikipédia a respeito dos algoritmos de suavização exponencial para mais informações.

PREVISAO.ETS.INTCONF.MULT calcula com o modelo

previsão = (valorbase + tendência * ∆x) * aberração_periódica.

### Sintaxe

PREVISAO.ETS.INTCONF.MULT(alvo, valores, linha_temporal, [nível_confiança], [período], [dados_completos], [agregação])

destino (obrigatório): Uma data, hora, valor numérico singular ou intervalo. O ponto de dados ou intervalo para calcular uma previsão.

valores (obrigatório): Uma matriz numérica ou intervalo. valores são os valores históricos, para os quais se deseja prever os próximos pontos.

linha_do_tempo (obrigatório): Uma matriz numérica ou intervalo. A linha do tempo (valores de x) dos dados históricos.

A linha do tempo não precisa estar ordenada, as funções farão a ordenação para os cálculos.
Os valores da linha do tempo devem ter um passo constante entre sucessivos valores.
Se não for identificado um passo constante na linha do tempo ordenada, as funções retornam um erro #NUM!.
Se os tamanhos da linha do tempo e dos dados históricos não forem os mesmos, as funções retornam o erro #N/DISP.
Se a linha do tempo contém menos de 2 períodos de dados, as funções retornam o erro #VALOR!.

nível_confiança (obrigatório): Um valor numérico entre 0 e 1 (exclusivo), padrão 0,95. Um valor que indica um nível de confiança para o intervalo de predição calculado.

Com valores <= 0 ou >= 1, a função retorna o erro NUM!

período (opcional): Um valor numérico positivo, o padrão é 1. Um inteiro positivo indicando o número de amostras no período.

O valor 1 indica que o Calc deve determinar o número de amostras automaticamente no período.
O valor 0 indica que não há efeitos periódicos, e a previsão é calculada com os algoritmos EDS.
Para todos os outros valores positivos, a previsão é calculada com os algoritmos ETS.
Para valores que não são inteiros positivos, a função retorna o erro #NUM!.

dados_completos (opcional): um valor lógico VERDADEIRO ou FALSO, um valor numérico 1 ou 0, o padrão é 1 (VERDADEIRO). O valor 0 (FALSO) adiciona pontos de dados faltantes com valor histórico zero O valor 1 (VERDADEIRO) adiciona ponto de dados históricos interpolando entre os dois pontos vizinhos.

Apesar da linha do tempo requerer um passo constante entre pontos de dados, a função permite falta de até 30% do dados, e os adicionará para o cálculo.

agregação (opcional): Um valor numérico de 1 a 7, com padrão 1. A agregação indica o método a utilizar para agregar valore idênticos de tempo:

Agregação | Função
--- | ---
1 | MÉDIA
2 | CONT.NÚM
3 | CONT.VALORES
4 | MÁXIMO
5 | MED
6 | MÍNIMO
7 | SOMA

Apesar da linha do tempo requerer um passo constante entre pontos de dados, a função agrega múltiplos pontos que tiverem o mesmo tempo.

Por exemplo, com um nível de confiança de 90%, o intervalo de predição de 90% será calculado (90% dos pontos no futuro ficarão dentro deste raio nas previsões).

Nota sobre intervalos de predição: não há meios matemáticos exatos para calculá-lo para previsões, porém há várias aproximações. Intervalos de predição tendem a ser crescentemente 'superotimistas' quando se aumenta a distância da previsão em X sobre os dados observados.

Para o ETS, o Calc utiliza uma aproximação feitas por 1000 iterações com variações aleatórias dentro do desvio padrão dos dados observados (os valores históricos).

#### Exemplo

A tabela abaixo contém uma linha de tempo e os valores a ela associados:

| A | B
1 | Meses | Valores
--- | --- | ---
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

=PREVISAO.ETS.INTCONF.MULT((DATA(2014;1;1);Valores;LinhaTempo;0,9;1;VERDADEIRO();1

Retorna 20,1040952101013, o intervalo de predição multiplicativa para previsão em 1º de janeiro de 2014 com base nos dados dos intervalos nomeados Valores e Meses acima, 90%(=0,9) de nível de confiança, com uma amostra por período , sem dados faltantes e agregação por MÉDIA.

=PREVISAO.ETS.INTCONF.MULT(DATA(2014;1;1); Valores; Meses; 0,8; 4; VERDADEIRO;7)

Retorna 27.5285874381574, o intervalo de predição multiplicativa para previsão em 1º de janeiro de 2014 com base nos dados dos intervalos nomeados Valores e Meses acima, com nível de confiança de 0,8, com 4 amostras por período , sem dados faltantes e agregação por SOMA.

#### Informação técnica

Esta função está disponível desde o LibreOfficeDev 5.2.

Esta função não faz parte do padrão Open Document Format for Office Applications (OpenDocument) Versão 1.3. Parte 4: Formato de Fórmula Recalculada (OpenFormula). O espaço de nomes é

ORG.LIBREOFFICE.FORECAST.ETS.PI.MULT

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Página wiki da função PREVISAO.ETS.INTCONF.MULT.

Veja também: PREVISAO.ETS.ADIC, PREVISAO.ETS.MULT, PREVISAO.ETS.ESTAT.ADIC, PREVISAO.ETS.ESTAT.MULT, PREVISAO.ETS.INTCONF.ADIC, PREVISAO.ETS.SAZONALIDADE, PREVISAO, PREVISAO.LINEAR