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# Fonction PREVISION.ETS.CARACTERESAISONNIER

Renvoie le nombre d'échantillons en périodes comme calculés par Calc dans le cas des fonctions PREVISION.ETS quand l'argument longueur_période égale 1.

Le lissage exponentiel est une méthode de lissage des valeurs réelles dans les séries de temps afin de prévoir les futures valeurs probables.

Le lissage triple exponentiel (ETS) est un jeu d'algorithmes dans lequel à la fois tendance et influences (de saison) périodiques sont traitées. Le double lissage exponentiel (EDS) est un algorithme comme ETS, mais sans les influences périodiques. EDS produit des prévisions linéaires.

Voir l'article Wikipedia sur les algorithmes de lissage exponentiel pour plus d'information.

Le même résultat est renvoyé avec les fonctions PREVISION.ETS.STAT lorsque l'argument type_stat égale 9 (et longueur_période égale 1).

### Syntaxe

PREVISION.ETS.CARACTERESAISONNIER (valeurs; chronologie; [complétion_données]; [groupement])

valeurs (obligatoire) : une matrice numérique ou une plage. Les valeurs sont des valeurs historiques pour lesquelles vous voulez prévoir les prochains points.

chronologie (obligatoire) : une matrice numérique ou une plage. La plage chronologique (valeur-x) pour les valeurs historiques.

La chronologie n'a pas à être triée, la fonction la triera pour son propre calcul.
Les valeurs de la chronologie doivent avoir une progression régulière entre elles.
Si une progression constante ne peut pas être identifiée dans la chronologie triée, la fonction renvoie l'erreur #NUM!.
Si les plages de la chronologie et des valeurs historiques n'ont pas la même taille, la fonction renvoie l'erreur #N/A.
Si la chronologie contient moins de 2 périodes de données, la fonction renvoie l'erreur #VALEUR!

complétion_données (facultatif) : une valeur logique VRAI ou FAUX, une valeur numérique 1 ou 0, par défaut c'est 1 (VRAI). Une valeur de 0 (FAUX) ajoute les points de données manquants avec 0 comme valeur historique. Une valeur de 1 (VRAI) ajoute les points manquants en interpolant avec les points de données voisins.

Si la chronologie nécessite une étape constante entre les points de données, cette fonction prend en charge jusqu'à 30% de points de données maquant et ajoute ces points de données.

groupement (facultatif) : une valeur numérique de 1 à 7, paramétrée sur 1 par défaut. Le paramètre groupement indique quelle méthode doit être utilisée pour grouper des valeurs de temps identiques :

Agrégation | Fonction
1 | MOYENNE
2 | NB
3 | NBVAL
4 | MAX
5 | MEDIANE
6 | MIN
7 | SOMME

Bien que la chronologie requiert un écart constant entre deux points de données, les fonctions agrégerons de points multiples qui ont le même horodatage.

### Exemple

Le tableau ci-dessous contient une chronologie et ses valeurs associées :

| A | B
1 | Chronologie | Valeurs
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

=PREVISION.ETS.CARACTERESAISONNIER(valeurs;chronologie;VRAI();1)

Renvoie 6, le nombre d'échantillons en périodes basé sur les plages nommées valeurs et chronologie ci-dessus, aucune données manquantes et MOYENNE comme agrégation.

Rubriques connexes

Voir également : PREVISION.ETS.ADD, PREVISION.ETS.MULT, PREVISION.ETS.STAT.ADD, PREVISION.ETS.STAT.MULT, PREVISION.ETS.PI.ADD, PREVISION.ETS.PI.MULT, PREVISION, PREVISION.LINEAIRE