Функция FORECAST.ETS.STAT.ADD
Връща статистическите стойности, които са резултат от алгоритмите ETS/EDS.
Експоненциалното изглаждане е метод за изглаждане на съществуващи стойности в хронологична поредица с цел прогнозиране на вероятни бъдещи стойности.
Експоненциалното тройно изглаждане (ETS) е набор от алгоритми, в които се обработват трендове и периодични (сезонни) влияния. Експоненциалното двойно изглаждане (EDS) е подобно на ETS, но без периодичните влияния. EDS създава линейни прогнози.

Вижте статията в Уикипедия за експоненциално изглаждане за повече информация (на английски).
FORECAST.ETS.STAT.ADD изчислява с модела
Синтаксис
FORECAST.ETS.STAT.ADD (стойности, време, статистика, [дължина_на_периода], [допълване_на_данните], [агрегация])
стойности (задължителен): Масив или диапазон от клетки с числа. Стойности са съществуващите стойности, на които се базира прогнозата.
време (задължителен): Масив или диапазон от клетки с числа. Времевата скала (стойности на x) за съществуващите стойности.

Времевата скала може и да не е сортирана, функциите я сортират при изчисляване.
Стойностите от нея трябва да са през една и съща стъпка.
Ако от сортираните времеви стойности не може да се изведе постоянна стъпка, функциите връщат грешка #NUM!.
Ако диапазоните от клетки за времевата скала и съответстващите ѝ стойности са с различен размер, функциите връщат грешка #N/A.
Ако времевата скала съдържа по-малко от два периода от данни, функциите връщат грешка #VALUE!.
статистика (задължителен): числова стойност от 1 до 9. Стойност, която показва коя статистика да бъде изчислена за дадените стойности.
Могат да се изчисляват следните статистики:
Стойност |
Статистика |
1 |
Изглаждащ параметър алфа на алгоритъма ETS (база) |
2 |
Изглаждащ параметър гама на алгоритъма ETS (тренд) |
3 |
Изглаждащ параметър бета на алгоритъма ETS (периодично отклонение) |
4 |
Средна абсолютна мащабирана грешка (MASE) – мярка за точността на прогноза. |
5 |
Симетрична средна абсолютна процентна грешка (SMAPE) – мярка за точност, базирана на процентни грешки. |
6 |
Средна абсолютна грешка (MAE) – мярка за точността на прогноза. |
7 |
Средноквадратична грешка (RMSE) – мярка за разликите между прогнозираните и наблюдаваните стойности. |
8 |
Размер на стъпката, изведена от времевата скала (за x). Когато бъде открита стъпка в месеци, тримесечия или години, размерът на стъпката е в месеци, иначе – в дни, ако скалата е с дати (часове) и числов в останалите случаи. |
9 |
Брой на измерванията в един период – същото като аргумента дължина_на_периода или изчислен брой, ако дължина_на_периода е 1. |
дължина_на_периода (незадължителен): Числова стойност ≥ 0, подразбира се 1. Положително цяло число, указващо броя наблюдения в период.

Стойност 1 указва, че Calc трябва да определи броя на наблюденията в един период автоматично.
Стойност 0 означава, че няма периодични влияния и прогнозата се изчислява с алгоритми EDS.
За останалите положителни стойности прогнозите се изчисляват с алгоритми ETS.
За стойности, които не са положителни цели числа, функциите връщат грешка #NUM!.
допълване_на_данните (незадължителен): логическа стойност TRUE или FALSE, числова 1 или 0, подразбира се 1 (TRUE). Стойност 0 (FALSE) означава заместване на липсващите данни с нули. При стойност 1 (TRUE) липсващите данни се заместват чрез интерполация между съседните стойности.

Макар че за времевата скала се изисква постоянна стъпка между данните, функцията поддържа до 30% липсващи данни и ги допълва автоматично.
агрегация (незадължителен): Числова стойност от 1 до 7, подразбира се 1. Параметърът определя кой метод да се използва за агрегиране на еднаквите времеви стойности:
Агрегация |
Функция |
1 |
AVERAGE |
2 |
COUNT |
3 |
COUNTA |
4 |
MAX |
5 |
MEDIAN |
6 |
MIN |
7 |
SUM |

Макар че за времевата скала се изисква постоянна стъпка между данните, функциите включват в агрегацията и точки с едни и същи стойности за време.
Примери
Долната таблица съдържа времева скала и свързаните с нея стойности:
A |
B |
|
1 |
Време |
Стойности |
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 |
=FORECAST.ETS.STAT.ADD(Стойности;Време;3;1;TRUE();1)
Връща 0,9990234375, адитивната статистика на базата на горните наименувани диапазони Стойности и Време, с бета-изглаждане, едно наблюдение на период, без липсващи данни и с агрегация чрез функцията AVERAGE.
=FORECAST.ETS.STAT.ADD(Стойности;Време;2;1;TRUE();7)
Връща 0,0615234375, адитивната статистика на базата на горните наименувани диапазони Стойности и Време, с гама-изглаждане, без липсващи данни и с агрегация чрез функцията SUM.