>En este lanzamiento, hemos modernizado las funciones de suavizado exponencial de NumXL y creado un nuevo optimizador para encontrar óptimos parámetros de suavizado; combinando los mejores algoritmos estocásticos y computacionales de búsqueda. Además, la función de suavizado devuelve una sección más amplia de tipos de resultado: fuera de la muestra, valores óptimos para parámetros de suavizado, nivel/tendencia/estacionalidad y series de componentes de pronóstico dentro de la muestra. Finalmente, hemos introducido una nueva función para soportar todos los tipos de tendencia y/o componentes estacionales para capturar más de 10 modelos de suavizado exponencial adicionales más allá de nuestro conjunto original, incluyendo el modelo simple de Brown, el modelo linear de Brown, el modelo doble de Holt y las funciones de suavizado exponencial multiplicativo de Holt-Winters.
En esta versión, hemos adicionado una categoría completamente nueva para las medidas de comportamiento de pronóstico, una clave métrica no solo para comparar diferentes modelos de pronóstico entre una a múltiples series de tiempo, sino también para cuantificar y rastrear las capacidades del proceso de pronóstico a lo largo del tiempo. Hemos escogido más de 15 medidas usadas ampliamente en esferas académicas y en la práctica tales como; Error Cuadrático Medio (MSE), Error Porcentual Absoluto Medio (MdAPE), Error Absoluto Relativo Medio (MRAE), Error Escalado Absoluto Medio (MASE) Mejor porcentaje (PB) y otras.
También hemos expandido nuestra soporte de documentación en línea y ahora incluimos más notas técnicas y tutoriales en Español.
La idea de estas actualizaciones proviene de ustedes. Como siempre, nuestro objetivo es hacer que el análisis se procese mejor, entregándoles las herramientas necesarias para que puedan responder las preguntas que tengan sobre sus datos.
Para una lista completa de cambios, por favor consulten las notas del lanzamiento de NumXL.
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