Sumário

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.

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!.

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.

tipo_estatística (obrigatório): Um valor numérico de 1 a 9. Um valor indicando qual estatística retornar para os valores dados do intervalo x.

As seguintes estatísticas podem ser obtidas:

tipo_estatística | Estatísticas
--- | ---
1 | Parâmetro de suavização Alfa do algoritmo ETS (base)
2 | Parâmetro de suavização Gama do algoritmo ETS (tendência)
3 | Parâmetro de suavização Beta do algoritmo ETS (desvio periódico)
4 | Erro de escala absoluta média (MASE) - uma medida da precisão das previsões.
5 | Erro simétrico médio absoluto percentual (ESMAP) - uma medida da precisão com base em erros percentuais.
6 | Erro absoluto médio (MAE) - uma medida da precisão das previsões.
7 | Erro médio quadrático (RMSE) uma medida das diferenças entre valores previstos e observados.
8 | Tamanho do passo da linha do tempo detectado ( intervalo x). Quando é detectado um passo no tempo em meses/trimestres/anos, o passo é em meses, senão o passo é em dias no caso de linhas do tempo de datas (horas) e numérico nos outros casos.
9 | Número de amostras no período - é o mesmo argumento que período, ou o número calculado se o argumento período for 1.

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!.

previsão = valorbase + tendência * ∆x + aberração_periódica.

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

#### 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