La función PRONOSTICO.ETS.CONFINT calcula el intervalo de confianza para un valor pronosticado en una fecha objetivo específica. Se basa en el algoritmo de Suavizado Exponencial Triple (ETS, por sus siglas en inglés), que es ideal para trabajar con series temporales que presentan patrones de estacionalidad.
En términos sencillos, esta función no te da el pronóstico en sí, sino el margen de posible variación de ese pronóstico. Por ejemplo, si un pronóstico de ventas es de 1000 unidades y el intervalo de confianza es de 50, significa que se espera con un cierto nivel de certeza (generalmente 95%) que las ventas reales se sitúen entre 950 y 1050. Un intervalo más pequeño indica una mayor confianza en la predicción.
Sintaxis
=PRONOSTICO.ETS.CONFINT(fecha_objetivo, valores, escala_de_tiempo, [nivel_de_confianza], [estacionalidad], [finalización_de_datos], [agregación])
La función cuenta con los siguientes parámetros:
- fecha_objetivo: La fecha o punto en el tiempo para el cual se desea predecir un valor. Debe ser posterior a la última fecha de la escala de tiempo histórica. Obligatorio.
- valores: El rango de datos históricos (dependientes) a partir de los cuales se realizará el pronóstico. También se conoce como los valores Y. Obligatorio.
- escala_de_tiempo: El rango de fechas o valores numéricos (independientes) que corresponden a los datos históricos. La serie debe tener un paso constante entre cada punto (por ejemplo, diario, mensual, anual). Obligatorio.
- nivel_de_confianza: Un número entre 0 y 1 (excluidos) que indica el nivel de certeza del intervalo calculado. Por ejemplo, 0.95 (95%) significa que se espera que el 95% de los pronósticos futuros caigan dentro del rango. Si se omite, el valor predeterminado es 0.95. Opcional.
- estacionalidad: Un número que indica cómo tratar la estacionalidad. Las opciones son:
- 1 (Predeterminado): Excel detecta automáticamente el patrón estacional.
- 0: Sin estacionalidad (pronóstico lineal).
- Un número entero positivo: Se usa para indicar manualmente la longitud del ciclo estacional (ej. 4 para trimestres, 12 para meses).
Opcional.
- finalización_de_datos: Especifica cómo tratar los puntos de datos que falten en la serie.
- 1 (Predeterminado): Los puntos que falten se completan mediante interpolación lineal (promedio de los puntos vecinos).
- 0: Los puntos que falten se tratan como cero.
Opcional.
- agregación: Especifica cómo agregar múltiples valores que tengan la misma fecha en la escala de tiempo.
- 1 (Predeterminado): PROMEDIO.
- Otras opciones incluyen: 2 (CONTAR), 3 (CONTARA), 4 (MAX), 5 (MEDIANA), 6 (MIN), 7 (SUMA).
Opcional.
Ejemplos
Ejemplo 1: Calcular el intervalo de confianza básico
Imaginemos que tenemos datos de ventas mensuales y queremos calcular el intervalo de confianza para el pronóstico de ventas del primer mes del siguiente año.
| A | B | |
|---|---|---|
| 1 | Fecha | Ventas (€) |
| 2 | 01/01/2023 | 2500 |
| 3 | 01/02/2023 | 2650 |
| 4 | 01/03/2023 | 2800 |
| 5 | 01/04/2023 | 2750 |
| 6 | 01/05/2023 | 2900 |
| 7 | 01/06/2023 | 3100 |
| 8 | 01/07/2023 | 3200 |
| 9 | 01/08/2023 | 3150 |
| 10 | 01/09/2023 | 3300 |
| 11 | 01/10/2023 | 3450 |
| 12 | 01/11/2023 | 3500 |
| 13 | 01/12/2023 | 3800 |
Para calcular el intervalo de confianza de las ventas para el 01/01/2024, usamos la siguiente fórmula:
=PRONOSTICO.ETS.CONFINT("01/01/2024", B2:B13, A2:A13)
Excel devolverá un valor numérico (por ejemplo, 215.43). Esto significa que el pronóstico de ventas para esa fecha tendrá un margen de ±215.43€ con un 95% de confianza. Si la función PRONOSTICO.ETS predice 3950€, el rango de ventas esperado estaría entre 3734.57€ y 4165.43€.
Ejemplo 2: Especificar un nivel de confianza y estacionalidad trimestral
Usando los mismos datos, vamos a calcular el intervalo con un 99% de confianza y asumiendo un patrón estacional trimestral (longitud de 3 meses, ya que los datos son mensuales).
=PRONOSTICO.ETS.CONFINT("01/01/2024", B2:B13, A2:A13, 0.99, 3)
Al aumentar el nivel de confianza, el intervalo resultante será mayor, ya que se requiere un rango más amplio para asegurar una certeza del 99%. Forzar una estacionalidad de 3 periodos le indica al algoritmo que busque un patrón que se repite cada tres meses.
Observaciones
Es fundamental que la escala_de_tiempo tenga un paso constante. Si Excel no puede detectar un patrón uniforme (por ejemplo, si hay fechas duplicadas o los intervalos varían), la función devolverá un error. Los rangos de valores y escala_de_tiempo deben tener exactamente el mismo tamaño.
Errores comunes
- #¡NUM!: Ocurre si la fecha_objetivo es anterior a la última fecha de la escala_de_tiempo, si no se detecta un paso constante en la escala_de_tiempo, o si alguno de los argumentos numéricos (como nivel_de_confianza o estacionalidad) está fuera de su rango válido.
- #N/A: Se produce si los rangos de valores y escala_de_tiempo no tienen el mismo número de celdas.
- #¡VALOR!: Aparece si alguno de los argumentos opcionales no es un valor numérico válido.
Disponibilidad por versión de Excel
Esta función está disponible a partir de Excel 2016 para Windows y Mac, así como en Excel para Microsoft 365, Excel 2019 y Excel 2021.
Compatibilidad
| Software | Compatibilidad | Notas |
|---|---|---|
| Microsoft Excel | ✔️ | Funcionalidad completa a partir de la versión 2016. |
| Google Sheets | ❌ | No dispone de una función equivalente directa para el suavizado exponencial. |
| LibreOffice Calc | ❌ | No implementa esta función. |
| OpenOffice Calc | ❌ | No implementa esta función. |
| WPS Office Spreadsheets | ❌ | No confirmado, pero es improbable que sea compatible. |
| Apple Numbers | ❌ | No dispone de funciones de pronóstico avanzadas como la serie ETS. |
Funciones Relacionadas
- PRONOSTICO.ETS: Calcula el valor pronosticado para una fecha futura usando el mismo algoritmo ETS. Es la función principal que se complementa con PRONOSTICO.ETS.CONFINT.
- PRONOSTICO.ETS.ESTACIONALIDAD: Devuelve la longitud del patrón estacional detectado por Excel en la serie temporal.
- PRONOSTICO.LINEAL: Predice un valor futuro basándose en una tendencia lineal simple, sin considerar la estacionalidad. Es una alternativa más sencilla para datos sin patrones cíclicos.
