FORECAST.ETS.CONFINT

TLDR สรุปสั้นๆ

คำนวณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับการพยากรณ์ข้อมูลล่วงหน้าด้วย ETS โดยอิงจากข้อมูลในอดีต

คำอธิบาย

ฟังก์ชันนี้ใช้ในการคำนวณค่าช่วงความเชื่อมั่นสำหรับการพยากรณ์ที่ใช้ Exponential Triple Smoothing (ETS) ในการคาดคะเนข้อมูลในอนาคต โดยอิงจากข้อมูลย้อนหลังที่มีอยู่ ซึ่งค่าช่วงความเชื่อมั่นช่วยให้เราทราบถึงความไม่แน่นอนของการพยากรณ์นั้น ๆ

มีครั้งแรกในเวอร์ชันไหน

Excel 2016

รูปแบบคำสั่ง (Syntax)

FORECAST.ETS.CONFINT(target_date, values, timeline, [confidence_level], [seasonality], [data_completion], [aggregation])

Arguments

• target_date (Required – date)
  วันที่ที่ต้องการค่าพยากรณ์ช่วงความเชื่อมั่น ควรอยู่ในรูปแบบวันที่ทางเข้าใจได้ของ Excel
• values (Required – range or array)
  ชุดข้อมูลที่ใช้ในการพยากรณ์ อาจประกอบไปด้วยค่าตัวเลขที่แสดงผลลัพธ์ทางประวัติศาสตร์
• timeline (Required – range or array)
  ช่วงเวลากำหนดไว้พร้อม ๆ กับค่าข้อมูลที่ให้มา ต้องมีจำนวนข้อมูลเท่ากันกับ ‘values’ และจะต้องมีคาบเวลาที่สม่ำเสมอกัน
• confidence_level (Optional – numeric)
  ระดับความเชื่อมั่นที่ต้องการให้ฟังก์ชันคำนวณ โดยมีช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1 (ค่าเริ่มต้นคือ 0.95 หมายถึง 95% ค่าความเชื่อมั่น)
• seasonality (Optional – numeric)
  การระบุซีซั่นนอลของข้อมูลหรือไม่ ใช้ 1 เพื่อการฝึกซ้ำข้อมูลตามฤดูกาล, ใช้ 0 เพื่อไม่มีการฝึกซ้ำ หรืออัตโนมัติถ้าไม่ระบุค่าใด
• data_completion (Optional – numeric)
  ควบคุมการเติมช่องว่างในข้อมูล หากมี เท่ากับ 0 คือใช้ ‘average’ เติม, 1 คือใช้ ‘zeros’ เติม
• aggregation (Optional – numeric)
  ฟังก์ชันที่ใช้ในการรวมกลุ่มข้อมูลเพื่อให้ตรงกับเวลา เท่ากับคาบข้อมูลที่ถูกระบุก่อน (เช่น Average, Sum)

ตัวอย่างการใช้งาน (Examples)

• Formula:

  =FORECAST.ETS.CONFINT(DATE(2022, 12, 15), A2:A20, B2:B20)

  Description: คำนวณค่าช่วงความเชื่อมั่นสำหรับวันที่ 15 ธันวาคม 2022 จากข้อมูลในช่วง A2:A20 และ B2:B20 โดยใช้ค่าความเชื่อมั่นเริ่มต้นที่ 95%
  Result:ค่าช่วงความเชื่อมั่นที่ได้จะเป็นตัวเลข อาจแยกเป็นช่วง (interval) ที่แสดงออกถึงความไม่มั่นใจในการพยากรณ์
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS.CONFINT(DATE(2023, 6, 30), C2:C30, D2:D30, 0.9)

  Description: ใช้ค่าความเชื่อมั่นที่ 90% เพื่อคำนวณช่วงความเชื่อมั่นสำหรับวันที่ 30 มิถุนายน 2023 โดยใช้ข้อมูลจาก C2:C30 และ D2:D30
  Result:ค่าช่วงความเชื่อมั่นที่แคบกว่าเมื่อใช้ค่าระดับความเชื่อมั่นต่ำลง (90%)
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS.CONFINT(DATE(2023, 6, 30), C2:C30, D2:D30, 0.95, 1)

  Description: การคำนวณด้วยซีซั่นนอล 1 จะปรับข้อมูลตามลักษณะฤดูกาล และแสดงช่วงความเชื่อมั่นในวันที่ 30 มิถุนายน 2023
  Result:ค่านี้จะสะท้อนถึงฤดูกาลของข้อมูลและความแปรปรวนที่มี
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS.CONFINT(DATE(2023, 6, 30), C2:C30, D2:D30, 0.95, 0, 1)

  Description: ใช้การเติมข้อมูลที่หายไปโดยใช้ค่าเฉลี่ยตั้งสำหรับวันที่ 30 มิถุนายน 2023
  Result:ช่วงความเชื่อมั่นที่ได้อาจแตกต่างจากที่ใช้การเติมข้อมูลด้วยศูนย์
  
• Formula:

  =FORECAST.ETS.CONFINT(DATE(2023, 6, 30), C2:C30, D2:D30, 0.95, , , 0)

  Description: รวบรวมข้อมูลเป็นผลรวมสดเพื่อคำนวณวันที่ 30 มิถุนายน 2023
  Result:การคำนวณนี้จะออกมาเป็นค่าผลรวม
  

Tips & Tricks

พยายามตรวจสอบข้อมูล ‘timeline’ และ ‘values’ ให้มีจำนวนข้อมูลเท่ากันตลอด รวมถึงคุ้นเคยกับตรรกะการตั้งค่า ‘seasonality’ และ ‘data_completion’ เพื่อให้การพยากรณ์ที่ได้มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น.

ข้อควรระวัง (Cautions)

ระวังการใช้งานผิดพลาดหากข้อมูลใน ‘timeline’ ไม่สม่ำเสมอหรือมีค่าที่หายไป การพยากรณ์ในกรณีนี้อาจไม่แม่นยำเท่าที่ควร นอกจากนี้ การเลือกค่าความเชื่อมั่นที่ไม่เหมาะสมก็อาจทำให้ผลการพยากรณ์มีความคลาดเคลื่อนสูง

ฟังก์ชันที่เกี่ยวข้อง

• FORECAST.ETS
• FORECAST.ETS.SEASONALITY
• FORECAST.ETS.STAT

References

• Microsoft Official Documentation

ขอบคุณที่เข้ามาอ่านนะครับ ❤️