Todo sobre la función PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA

La función PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA en Excel es una herramienta avanzada de análisis predictivo. Pertenece al conjunto de funciones de pronóstico basadas en el algoritmo de Suavizado Exponencial Triple (ETS, por sus siglas en inglés), diseñado para trabajar con series temporales.

Específicamente, esta función no devuelve un pronóstico de valores futuros, sino que calcula y devuelve diversas métricas estadísticas sobre el modelo de pronóstico generado. Estas métricas son cruciales para evaluar la precisión y las características del modelo, como los parámetros Alpha, Beta y Gamma, o los errores de predicción como MASE y RMSE.

Sintaxis

=PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA(valores, escala_de_tiempo, tipo_estadístico, [estacionalidad], [finalización_de_datos], [agregación])

La función utiliza los siguientes argumentos:

• valores: Es el rango de datos históricos para los que se desea realizar el pronóstico. Son los valores dependientes (eje Y). Obligatorio.
• escala_de_tiempo: Es el rango de fechas o valores numéricos independientes que corresponden a los valores. La serie debe tener un paso constante entre cada punto (por ejemplo, diario, mensual, anual). Obligatorio.
• tipo_estadístico: Un número del 1 al 8 que especifica qué métrica estadística se devolverá sobre el modelo de pronóstico. Obligatorio.
  1. 1: Parámetro Alfa (controla el suavizado del nivel de datos).
  2. 2: Parámetro Beta (controla el suavizado de la tendencia).
  3. 3: Parámetro Gamma (controla el suavizado de la estacionalidad).
  4. 4: Métrica MASE (Error Absoluto Medio Escalado), para medir la precisión del pronóstico.
  5. 5: Métrica SMAPE (Error Porcentual Absoluto Medio Simétrico), otra medida de precisión.
  6. 6: Métrica MAE (Error Absoluto Medio).
  7. 7: Métrica RMSE (Raíz del Error Cuadrático Medio).
  8. 8: Tamaño del paso detectado en la escala de tiempo.
• estacionalidad: Un valor numérico que indica cómo tratar la estacionalidad. Opcional.
  • 1 u omitido: Excel detecta la estacionalidad automáticamente.
  • 0: El modelo será lineal (sin componente estacional).
  • Número entero mayor que 1: Se usa este número como la longitud del patrón estacional (por ejemplo, 12 para datos mensuales con un patrón anual).
• finalización_de_datos: Especifica cómo tratar los puntos de datos que falten. Opcional.
  • 1 u omitido: Los puntos que falten se rellenan mediante interpolación (promedio de los puntos adyacentes).
  • 0: Los puntos que falten se tratan como cero.
• agregación: Especifica cómo agregar múltiples valores que tengan la misma marca de tiempo en la escala_de_tiempo. Opcional.
  • 1 u omitido: PROMEDIO (AVERAGE).
  • 2: CONTAR (COUNT).
  • 3: CONTARA (COUNTA).
  • 4: MAX.
  • 5: MEDIANA (MEDIAN).
  • 6: MIN.
  • 7: SUMA (SUM).

Ejemplos

Supongamos que tenemos los siguientes datos de ventas mensuales en una hoja de cálculo:

Ejemplo 1: Obtener el parámetro Alfa

Para calcular el parámetro de suavizado Alfa que el algoritmo ETS ha determinado para estos datos, usamos tipo_estadístico = 1.

=PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA(B2:B13, A2:A13, 1)

Resultado esperado: Un valor numérico que representa el parámetro Alfa (por ejemplo, 0.99…). Un valor alto indica que el modelo da más peso a los datos más recientes.

Ejemplo 2: Evaluar la precisión con RMSE

Para medir el error del modelo de pronóstico, podemos calcular la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE) usando tipo_estadístico = 7.

=PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA(B2:B13, A2:A13, 7)

Resultado esperado: Un valor numérico que representa el error promedio del modelo en las mismas unidades que los datos de ventas (por ejemplo, 106.06…). Un valor más bajo indica un mejor ajuste del modelo a los datos históricos.

Ejemplo 3: Forzar un modelo lineal (sin estacionalidad)

Si queremos evaluar las estadísticas de un modelo que ignore cualquier posible patrón estacional, podemos establecer el argumento estacionalidad en 0 y calcular la métrica SMAPE (tipo_estadístico = 5).

=PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA(B2:B13, A2:A13, 5, 0)

Resultado esperado: Un valor porcentual que indica el error simétrico del pronóstico. Esto es útil para comparar la precisión entre diferentes modelos.

Observaciones

La función PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA requiere que la escala_de_tiempo tenga un paso constante. Si la serie temporal tiene pasos irregulares, la función devolverá un error. Sin embargo, puede detectar automáticamente el paso (por ejemplo, mensual, trimestral) si es consistente.

Esta función es una herramienta de diagnóstico. Se utiliza en conjunto con PRONOSTICO.ETS para no solo predecir valores, sino también para entender la fiabilidad y las características del modelo subyacente.

Errores comunes

• #¡NUM!: Ocurre si el tipo_estadístico no está entre 1 y 8, si la estacionalidad es un número negativo, o si Excel no puede detectar un patrón estacional válido con los datos proporcionados.
• #N/A: Se produce si los rangos de valores y escala_de_tiempo no tienen el mismo tamaño.
• #¡VALOR!: Aparece si alguno de los argumentos numéricos (como tipo_estadístico o estacionalidad) contiene texto o no es válido.

Disponibilidad por versión de Excel

Esta función está disponible a partir de Excel 2016 para Windows y Mac, y en Excel para la web y versiones posteriores.

Compatibilidad

Funciones Relacionadas

• PRONOSTICO.ETS: Utiliza el mismo algoritmo para predecir un valor futuro basándose en datos históricos.
• PRONOSTICO.ETS.CONFINT: Calcula el intervalo de confianza para el valor pronosticado, dando una medida de la incertidumbre.
• PRONOSTICO.LINEAL: Predice un valor futuro utilizando una regresión lineal simple, ideal para tendencias sin estacionalidad.