Todo sobre la función PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA

La función PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA de Excel forma parte del conjunto de funciones de pronóstico basadas en el algoritmo de Suavizado Exponencial Triple (ETS). Su principal finalidad es devolver un valor estadístico específico sobre el modelo de pronóstico de series temporales. Esto permite evaluar la precisión del modelo y entender los parámetros que Excel ha calculado automáticamente.

Esta función no realiza un pronóstico de valores futuros, sino que proporciona métricas clave sobre el modelo predictivo, como los parámetros Alpha, Beta y Gamma, o medidas de error como MAE y RMSE.

Sintaxis

=PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA(valores, escala_de_tiempo, tipo_estadística, [estacionalidad], [finalización_datos], [agregación])

La función utiliza los siguientes argumentos:

• valores: El rango de datos históricos para los que se desea realizar el pronóstico. También se conocen como valores Y. Obligatorio.
• escala_de_tiempo: El rango de fechas o el eje temporal numérico correspondiente a los valores históricos. Este rango debe tener el mismo tamaño que el argumento valores. Obligatorio.
• tipo_estadística: Un número del 1 al 8 que especifica qué valor estadístico se devolverá sobre el modelo de pronóstico. Obligatorio. Los valores posibles son:
  1. Alpha: El parámetro de suavizado base. Un valor alto indica que se da más peso a los datos recientes.
  2. Beta: El parámetro de suavizado de tendencia. Un valor alto significa que la tendencia se ajusta más rápidamente a los cambios recientes.
  3. Gamma: El parámetro de suavizado de estacionalidad. Un valor alto indica que el patrón estacional se ajusta más rápidamente a los datos recientes.
  4. MASE: El Error de Escala Absoluto Medio. Es una medida de la precisión del pronóstico en comparación con un pronóstico simple.
  5. SMAPE: El Error Porcentual Absoluto Medio Simétrico. Una medida de precisión basada en errores porcentuales.
  6. MAE: El Error Absoluto Medio. Mide la magnitud promedio de los errores en un conjunto de pronósticos, sin considerar su dirección.
  7. RMSE: La Raíz del Error Cuadrático Medio. Es una medida de la diferencia entre los valores pronosticados y los valores observados.
  8. Tamaño del paso detectado: El tamaño del paso o intervalo detectado en la escala de tiempo.
• estacionalidad: Un valor numérico que indica la longitud del patrón estacional (por ejemplo, 12 para datos mensuales con un patrón anual, 4 para datos trimestrales, 7 para datos diarios con patrón semanal). Opcional. Si se omite, Excel detectará la estacionalidad automáticamente. Se puede forzar a un modelo no estacional usando el valor 1.
• finalización_datos: Especifica cómo tratar los puntos de datos que faltan en la serie. Opcional. Los valores posibles son:
  • 1 (Predeterminado): Los puntos que faltan se completan mediante interpolación lineal.
  • 0: Los puntos que faltan se tratan como ceros.
• agregación: Especifica cómo agregar múltiples valores que tienen la misma marca de tiempo en la escala_de_tiempo. Opcional. Si se omite, se usará el promedio (AVERAGE). Otras opciones incluyen:
  • 1: PROMEDIO
  • 2: CONTAR
  • 3: CONTARA
  • 4: MAX
  • 5: MEDIANA
  • 6: MIN
  • 7: SUMA

Ejemplos

Ejemplo 1: Obtener los parámetros del modelo

Supongamos que tenemos los siguientes datos de ventas mensuales. Queremos obtener los parámetros Alpha, Beta y Gamma que Excel calcula para el modelo de pronóstico.

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

Resultado: Devuelve el valor del parámetro Alpha. El valor exacto dependerá del modelo específico que Excel determine, pero podría ser algo como 0.99, indicando una alta dependencia de los datos más recientes.

=PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA(B2:B13, A2:A13, 2)

Resultado: Devuelve el valor del parámetro Beta (tendencia).

Ejemplo 2: Evaluar la precisión del pronóstico

Usando la misma tabla de datos, ahora queremos medir el error del modelo para entender su precisión.

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

Resultado: Devuelve el valor RMSE (Raíz del Error Cuadrático Medio). Un valor más bajo indica que el modelo se ajusta mejor a los datos históricos.

=PRONOSTICO.ETS.ESTADISTICA(B2:B13, A2:A13, 5, 12)

Resultado: Devuelve el valor SMAPE (Error Porcentual Absoluto Medio Simétrico) forzando una estacionalidad de 12 meses. Esto permite evaluar el error bajo la suposición de un ciclo anual.

Observaciones

La escala_de_tiempo debe tener un paso constante entre sus puntos de datos, aunque la función puede gestionar hasta un 30% de datos faltantes y variaciones en el paso, ajustándolos automáticamente. Si no se puede identificar un patrón claro, la función devolverá un error.

Los rangos de valores y escala_de_tiempo deben ser del mismo tamaño.

Errores comunes

• #¡NUM!: Ocurre si el valor de tipo_estadística es menor que 1 o mayor que 8, o si los argumentos estacionalidad, finalización_datos o agregación no son valores numéricos válidos dentro de sus rangos permitidos.
• #N/A: Ocurre si Excel no puede detectar un paso constante y repetitivo en la escala_de_tiempo, o si los rangos de valores y escala_de_tiempo no tienen el mismo tamaño.
• #¡VALOR!: Se produce si alguno de los argumentos opcionales (como estacionalidad) no es numérico.

Disponibilidad por versión de Excel

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

Compatibilidad

Funciones Relacionadas

• PRONOSTICO.ETS: Predice un valor futuro basándose en datos históricos usando el algoritmo de Suavizado Exponencial Triple.
• PRONOSTICO.ETS.CONFINT: Devuelve el intervalo de confianza para el valor pronosticado en una fecha objetivo específica.
• PRONOSTICO.LINEAL: Calcula un valor futuro a lo largo de una tendencia lineal utilizando valores existentes. Es una función más antigua y simple.