PROGNOSE
Sagt einen zukünftigen Wert entlang eines linearen Trends anhand vorhandener Datenpunkte voraus. Verwendet lineare Regression zur Berechnung der Prognose.
PROGNOSE(x; bekannte_y; bekannte_x)Argumente
xDer Datenpunkt, für den Sie einen Wert vorhersagen möchteny_WerteDer abhängige (beobachtete) Datenbereichx_WerteDer unabhängige Datenbereich
=PROGNOSE(13; B2:B12; A2:A12)Sagt den Y-Wert für X=13 basierend auf dem vorhandenen Trend voraus
=PROGNOSE(2025; Umsatz; Jahre)Prognostiziert den Umsatz für 2025 mithilfe benannter Bereiche
- •Funktioniert nur für lineare Trends (geradlinige Vorhersagen)
- •In Excel 365 sollten Sie PROGNOSE.LINEAR oder PROGNOSE.ETS für Zeitreihen in Betracht ziehen
- •Die Bereiche bekannte_x und bekannte_y müssen dieselbe Größe haben
- •PROGNOSE auf Daten mit einem eindeutig nicht-linearen Muster anwenden, wie exponentiellem Wachstum oder saisonalen Zyklen - sie passt nur eine Gerade an, sodass die Vorhersage bei gekrümmten Trends stark danebenliegen kann
- •Die Größe der Bereiche Y_Werte und X_Werte nicht aufeinander abstimmen, was einen #NV-Fehler auslöst, da jeder y-Wert einen entsprechenden x-Wert benötigt
- •Die veraltete Funktion PROGNOSE verwenden, ohne zu wissen, dass PROGNOSE.LINEAR das moderne Äquivalent ist, oder dass PROGNOSE.ETS saisonale Zeitreihen weit besser handhabt als beide
FORECAST.LINEARDer moderne Ersatz für PROGNOSE, funktional identisch für lineare Vorhersagen.TRENDKann ein ganzes Array vorhergesagter Werte entlang eines linearen Trends zurückgeben, statt der Einzelwert-Vorhersage von PROGNOSE.KORRELMisst, wie stark zwei Variablen linear zusammenhängen - nützlich, um zu beurteilen, ob eine PROGNOSE-Vorhersage überhaupt sinnvoll ist.Warum liefert PROGNOSE eine völlig ungenaue Vorhersage?
PROGNOSE passt nur eine Gerade an die Daten an. Wenn Ihr zugrunde liegender Trend gekrümmt, saisonal oder exponentiell ist, kann eine lineare Vorhersage stark danebenliegen - prüfen Sie zuerst mit KORREL, wie linear die Beziehung tatsächlich ist.
Warum gibt PROGNOSE einen #NV-Fehler zurück?
Die Bereiche Y_Werte und X_Werte haben wahrscheinlich nicht dieselbe Anzahl an Datenpunkten - jeder beobachtete y-Wert braucht einen passenden x-Wert.
Soll ich PROGNOSE oder PROGNOSE.LINEAR verwenden?
PROGNOSE.LINEAR ist das moderne Äquivalent mit identischem Verhalten - PROGNOSE wird hauptsächlich zur Kompatibilität mit älteren Dateien beibehalten.
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