统计预测方法及预测模型
统计学预测方法
统计学预测方法统计学预测方法是指利用统计学理论和方法对未来事件或现象进行预测的一种技术手段。
在现实生活中，我们经常需要对未来进行预测，比如股票市场的走势、天气情况、销售额等等。
统计学预测方法就是为了解决这些问题而产生的。
统计学预测方法的应用非常广泛，它可以用于经济预测、人口预测、气候预测等各个领域。
在经济学中，统计学预测方法可以帮助我们预测未来的通货膨胀率、失业率、国内生产总值等重要经济指标，为政府决策和企业经营提供重要参考。
在气象学中，统计学预测方法可以帮助我们预测未来的天气情况，为人们的生产生活提供便利。
在人口学中，统计学预测方法可以帮助我们预测未来的人口增长趋势，为政府制定人口政策提供依据。
统计学预测方法主要包括时间序列分析、回归分析、时间序列回归分析等。
时间序列分析是指对一系列按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法，它可以帮助我们发现数据的规律和趋势。
回归分析是指通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，来进行预测的方法，它可以帮助我们找出变量之间的因果关系。
时间序列回归分析则是将时间序列分析和回归分析相结合，来进行更加准确的预测。
在进行统计学预测方法的应用时，我们需要注意一些问题。
首先，我们需要选择合适的模型来进行预测，不同的问题需要选择不同的模型。
其次，我们需要收集足够的数据来进行分析，数据的质量和数量对预测结果有着重要的影响。
最后，我们需要对预测结果进行评估，看其是否符合实际情况，如果不符合，则需要对模型进行修正。
总之，统计学预测方法是一种非常重要的技术手段，它可以帮助我们对未来进行预测，为决策提供依据。
在实际应用中，我们需要根据具体的问题选择合适的方法，并且要注意数据的质量和数量，对预测结果进行评估，以确保预测的准确性和可靠性。
希望通过本文的介绍，可以对统计学预测方法有一个更加深入的了解。
统计学中的时间序列预测方法
统计学中的时间序列预测方法时间序列预测是统计学中的一项重要技术，它可以帮助我们预测未来的趋势和变化。
在经济学、金融学、气象学等领域，时间序列预测被广泛应用于预测股市走势、经济增长、天气变化等各种现象。
本文将介绍一些常见的时间序列预测方法，并探讨它们的优缺点。
一、移动平均法移动平均法是最简单的时间序列预测方法之一。
它的原理是通过计算过去一段时间内的平均值来预测未来的值。
这种方法适用于数据波动较小、趋势稳定的情况。
然而，移动平均法无法捕捉到数据的非线性变化和季节性变化，因此在处理复杂的时间序列数据时效果有限。
二、指数平滑法指数平滑法是一种基于加权平均的时间序列预测方法。
它通过对历史数据进行加权平均，使得最近的数据权重更高，从而更好地反映最新的趋势。
指数平滑法适用于数据波动较大、趋势不稳定的情况。
然而，它对于季节性变化的数据处理效果较差，因此在处理季节性时间序列数据时需要进行改进。
三、ARIMA模型ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列预测的统计模型。
ARIMA模型包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分。
自回归部分描述了当前值与过去值的关系，差分部分用于处理非平稳数据，移动平均部分描述了当前值与过去误差的关系。
ARIMA模型适用于各种类型的时间序列数据，但是它的参数选择和模型拟合较为复杂，需要一定的统计知识和经验。
四、神经网络模型神经网络模型是一种基于人工神经网络的时间序列预测方法。
它通过模拟人脑神经元之间的连接和传递信息的方式，来学习和预测时间序列数据的规律。
神经网络模型适用于处理非线性和复杂的时间序列数据，具有较强的适应性和泛化能力。
然而，神经网络模型的训练时间较长，需要大量的数据和计算资源。
五、回归模型回归模型是一种基于统计回归分析的时间序列预测方法。
它通过建立一个数学模型来描述自变量与因变量之间的关系，并利用历史数据来拟合模型，从而进行未来值的预测。
回归模型适用于线性和非线性的时间序列数据，但是它对数据的分布和误差的假设较为敏感，需要进行模型检验和优化。
统计学的预测模型
统计学的预测模型统计学的预测模型是统计学中一个重要的分支，它通过对历史数据的分析和建模，来预测未来事件的发生趋势或结果。
预测模型在各个领域都有着广泛的应用，比如经济学、金融学、医学、市场营销等。
本文将介绍统计学的预测模型的基本概念、常用方法以及在实际应用中的一些注意事项。
### 1. 预测模型的基本概念预测模型是指利用历史数据和统计方法，对未来事件进行推测和预测的数学模型。
预测模型的基本思想是通过对历史数据的分析，找出数据之间的规律和趋势，然后将这种规律和趋势应用到未来的预测中。
预测模型的建立通常包括以下几个步骤：1. 数据收集：首先需要收集相关的历史数据，这些数据可以是时间序列数据、横截面数据或面板数据等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行清洗和处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。
3. 模型选择：根据数据的特点和预测的要求，选择合适的预测模型，比如时间序列模型、回归分析模型、机器学习模型等。
4. 参数估计：利用历史数据对模型的参数进行估计，得到模型的拟合结果。
5. 模型评估：通过一些评价指标来评估模型的预测能力，比如均方误差、平均绝对误差、相关系数等。
6. 模型应用：利用已建立的预测模型对未来事件进行预测，并不断优化模型以提高预测准确性。
### 2. 常用的预测模型方法在统计学中，有许多常用的预测模型方法，下面介绍几种常见的方法：1. 时间序列分析：时间序列分析是一种基于时间顺序的数据分析方法，通过对时间序列数据的分解、平稳性检验、模型识别和参数估计等步骤，建立时间序列模型进行预测。
2. 回归分析：回归分析是一种用于研究自变量与因变量之间关系的统计方法，通过对历史数据的回归分析，建立回归方程进行未来事件的预测。
3. ARIMA模型：ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它包括自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）三个部分，可以很好地处理非平稳时间序列数据。
4. 机器学习模型：机器学习模型如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、神经网络等，在预测模型中也有着广泛的应用，可以处理复杂的非线性关系。
应用统计学中的预测建模技术与方法
应用统计学中的预测建模技术与方法统计学是一门应用广泛的学科，其中的预测建模技术与方法在实际应用中具有重要的作用。
预测建模能够通过对过去和现有数据的分析，来预测未来的发展趋势和结果。
本文将介绍一些常见的预测建模技术与方法，并探讨它们在应用统计学中的应用。
一、线性回归分析线性回归分析是一种常见的预测建模技术，它通过对自变量和因变量之间的线性关系进行建模，来预测未来的因变量。
线性回归模型可以用来预测各种不同类型的数据，例如股票价格、销售量等。
通过对历史数据的回归分析，我们可以得到一个预测模型，以便在未来的情况下进行预测。
二、时间序列分析时间序列分析是一种专门用于预测时间相关数据的方法。
它建立在时间序列的基础上，通过对时间序列数据的统计和分析，来预测未来的趋势和变化。
时间序列分析可以应用于各种领域，例如经济学、气象学等。
在金融领域中，时间序列分析可以用于预测股票价格的波动情况，帮助投资者做出合理的决策。
三、决策树分析决策树分析是一种通过构建决策树来进行预测的方法。
决策树是一种用图形表示的预测模型，它通过将问题分解成一系列的决策节点和叶节点，并根据特定的规则来进行决策。
决策树分析可以应用于各种预测问题，例如市场调研、客户细分等。
通过对历史数据的分析，我们可以构建一个决策树模型，从而在未来的情况下进行预测。
四、神经网络分析神经网络分析是一种通过模拟人脑神经元之间的相互连接关系来进行预测的方法。
神经网络由多个神经元组成，每个神经元都有自己的权重和阈值。
通过对输入数据的处理和调整神经元之间的连接权重，神经网络可以学习和适应不同的数据模式，并进行预测。
神经网络分析可以应用于各种复杂的预测问题，例如语音识别、图像处理等。
五、贝叶斯统计分析贝叶斯统计分析是一种基于贝叶斯定理的预测方法。
贝叶斯定理将观察到的数据和先验知识结合起来，通过统计推断得到后验概率，并进一步进行预测。
贝叶斯统计分析可以应用于各种预测问题，例如医学诊断、风险评估等。
预测模型的建模方法
预测模型的建模方法预测模型建模是指通过统计学和数学方法，对一些定量变量进行分析和建模，以预测未来的趋势或趋势变化。
在预测模型建模中，通常需要收集历史数据，分析变量之间的关系，并将这些数据应用到预测未来的场景中。
1.线性回归模型线性回归模型是一种常用的预测模型建模方法。
这种模型将一个或多个自变量映射到一个因变量上。
它假设自变量和因变量之间的关系是线性的，可以通过一条直线来表示。
线性回归模型的形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + … + βkXk + εY代表因变量，Xi代表自变量，βi代表自变量对应的系数，ε代表误差项。
通过最小二乘法来确定系数βi的值。
2.时间序列模型时间序列模型是一种对基于时间的数据进行分析的预测模型建模方法。
该模型通过分析时间序列上的趋势和周期性来预测未来的值。
时间序列模型通常包括三个基本组成部分：趋势、季节性和随机性。
趋势是数据呈现出的长期发展趋势；季节性是指数据在时间序列周期内的重复模式；随机性是指数据分布中的不确定性因素。
时间序列模型的建立需要对趋势、季节性和随机性的影响进行分析，并使用时间序列分析方法来估计周期性的长度和因素的效应。
3.人工神经网络模型人工神经网络模型是一种基于大量已知数据训练的预测模型建模方法。
它模拟了人脑的神经网络，并通过对神经元之间的连接进行学习来提高模型的预测准确度。
神经网络模型的训练依靠大量的数据来确定神经元之间的连接权重。
在训练神经网络模型时，需要考虑模型的复杂度和训练数据集的大小。
模型复杂度过高，会导致过度拟合，而模型的容量过小，则会导致欠拟合。
4.决策树模型决策树模型是一种通过树形结构来展示变量间关系的预测模型建模方法。
该模型通过一系列的判断来预测结果。
每个节点代表一个变量，每个分裂代表对该变量进行一个判断。
建立决策树模型时，需要根据数据集来选择最佳的判断变量和判断条件。
在配置决策树模型时，需要考虑树的深度、分支处理的阈值和树的剪枝等因素，这些因素都会影响模型的预测性能。
《2024年几个预测方法及模型的研究》范文
《几个预测方法及模型的研究》篇一一、引言随着科技的发展，预测技术在众多领域得到了广泛的应用。
本文将详细介绍几种常见的预测方法及模型，包括传统统计方法、机器学习方法以及深度学习模型等。
这些方法及模型在时间序列预测、市场分析、经济预测等多个领域有着重要的应用价值。
二、传统统计预测方法1. 回归分析回归分析是一种基于历史数据建立自变量与因变量之间关系的预测方法。
通过对历史数据的统计分析，找出自变量与因变量之间的数学关系，从而对未来进行预测。
这种方法常用于经济预测、销售预测等领域。
2. 时间序列分析时间序列分析是一种基于时间序列数据进行预测的方法。
通过分析时间序列数据的趋势、周期性等因素，建立预测模型，从而对未来进行预测。
常见的时间序列分析方法包括移动平均法、指数平滑法等。
三、机器学习方法1. 支持向量机（SVM）支持向量机是一种基于监督学习的机器学习方法，常用于分类和回归问题。
通过训练数据集，找到一个最优的超平面，将数据分为不同的类别或进行回归预测。
SVM在文本分类、图像识别等领域有广泛应用。
2. 随机森林随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行集成，提高预测精度。
随机森林可以用于回归、分类等问题，具有较高的准确性和稳定性。
四、深度学习模型1. 循环神经网络（RNN）循环神经网络是一种适用于处理时间序列数据的深度学习模型。
通过引入循环结构，RNN能够记忆历史信息并利用这些信息对未来进行预测。
RNN在自然语言处理、语音识别等领域有广泛应用。
2. 长短期记忆网络（LSTM）长短期记忆网络是一种改进的循环神经网络，通过引入门控机制，LSTM能够更好地处理长时间依赖问题。
LSTM在时间序列预测、金融分析等领域有很好的应用效果。
五、结论本文介绍了几个常见的预测方法及模型，包括传统统计方法、机器学习方法和深度学习模型等。
这些方法及模型在各个领域有着广泛的应用价值，能够为决策提供有力的支持。
统计学的预测模型
统计学的预测模型统计学是一门研究数据收集、分析和解释的学科，它在各个领域都有广泛的应用。
其中，预测模型是统计学中的一个重要概念，它可以帮助我们预测未来的趋势和结果。
本文将介绍统计学的预测模型及其应用。
一、什么是预测模型预测模型是一种基于历史数据和统计方法构建的数学模型，用于预测未来的结果。
它通过分析过去的数据，找出其中的规律和趋势，并将这些规律和趋势应用到未来的情况中，从而得出预测结果。
预测模型可以用于各种领域，如经济学、金融学、市场营销等。
二、常见的预测模型1. 线性回归模型线性回归模型是一种常见的预测模型，它假设自变量和因变量之间存在线性关系。
通过拟合一条直线或者一个平面，线性回归模型可以预测因变量的值。
线性回归模型的优点是简单易懂，但它对数据的要求较高，需要满足一些假设条件。
2. 时间序列模型时间序列模型是一种用于预测时间序列数据的模型，它假设未来的值与过去的值有关。
时间序列模型可以分为平稳时间序列模型和非平稳时间序列模型。
平稳时间序列模型假设时间序列的均值和方差不随时间变化，常见的平稳时间序列模型有ARMA模型和ARIMA模型。
非平稳时间序列模型假设时间序列的均值和方差随时间变化，常见的非平稳时间序列模型有趋势模型和季节模型。
3. 非线性回归模型非线性回归模型是一种用于预测非线性关系的模型，它假设自变量和因变量之间存在非线性关系。
非线性回归模型可以通过拟合曲线或者曲面来预测因变量的值。
非线性回归模型的优点是可以更好地拟合实际数据，但它的参数估计和模型选择较为复杂。
三、预测模型的应用预测模型在各个领域都有广泛的应用。
以下是一些常见的应用场景：1. 经济学预测模型可以用于经济学中的宏观经济预测和微观经济预测。
宏观经济预测可以预测国家的经济增长率、通货膨胀率等指标，帮助政府和企业做出决策。
微观经济预测可以预测企业的销售额、利润等指标，帮助企业制定营销策略和生产计划。
2. 金融学预测模型可以用于金融学中的股票价格预测和汇率预测。
统计学的预测模型
统计学的预测模型统计学的预测模型是统计学中一个重要的概念，它通过对历史数据的分析和建模，来预测未来事件的发生趋势或结果。
在现代社会，预测模型被广泛运用于各个领域，如金融、医疗、市场营销等，为决策提供重要参考。
本文将介绍统计学的预测模型的基本原理、常见方法和应用场景。
### 基本原理统计学的预测模型基于对数据的分析和统计推断，通过建立数学模型来描述数据之间的关系，并利用这些关系进行未来事件的预测。
其基本原理可以概括为以下几点：1. 数据收集：首先需要收集相关的历史数据，包括变量的取值和事件的结果。
数据的质量和数量对预测模型的准确性至关重要。
2. 数据分析：对收集到的数据进行探索性分析，包括描述统计、相关性分析等，以了解数据的特征和规律。
3. 模型建立：根据数据的特征和问题的需求，选择合适的预测模型，如线性回归、时间序列分析、决策树等，并进行模型的建立和参数估计。
4. 模型评估：通过模型的评估和验证，检验模型的拟合度和预测能力，选择最优的模型进行预测。
5. 预测应用：利用建立好的预测模型对未来事件进行预测，提供决策支持和参考建议。
### 常见方法在统计学的预测模型中，常见的方法包括但不限于以下几种：1. 线性回归：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的模型，通过最小二乘法估计回归系数，进行预测和推断。
2. 时间序列分析：时间序列分析是一种用于处理时间序列数据的方法，包括趋势分析、季节性分析、周期性分析等，用于预测未来的时间序列数据。
3. 决策树：决策树是一种基于树形结构的分类和回归方法，通过构建决策树模型，进行数据的分类和预测。
4. 人工神经网络：人工神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，通过多层神经元的连接和学习，进行复杂数据的预测和分类。
5. 支持向量机：支持向量机是一种用于分类和回归分析的机器学习方法，通过构建最优超平面，实现数据的分类和预测。
### 应用场景统计学的预测模型在各个领域都有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：1. 金融领域：预测股票价格、汇率变动、信用风险等，为投资决策提供参考。
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• 运算过程：
中南大学
统 计 预 测
ˆt ) 2 离差平方和 et ( yt y
(二)统计预测的步骤
确定预测目的 搜索和审核资料
选择预测模型和方法
分析预测误差，改进预测模型
提出预测报告
10.2
10.2.1 10.2.2
趋势外推法
趋势外推法概述 多项式曲线趋势外推法
10.2.3
10.2.4 10.2.5
指数曲线趋势外推法
生长曲线趋势外推法 曲线拟合优度分析
统 计 预 测
趋势外推法的基本思想
1993 200
1994 300
1995 350
1996 400
1997 500
1998 630
1999 700
利润额 yt
y a
2002 2003
中南大学
y ae
10000
统 bt 计 预 测
总需求量（件）
9000
y a bx cx
45 45 40 40 35 35 30 30 25 25 20 20 15 15 10 10 55 00
10.2.1
趋势外推法概述
一、趋势外推法概念和假定条件
趋势外推法概念：
当预测对象依时间变化呈现某种上升或下降趋势，没有明显的 季节波动，且能找到一个合适的函数曲线反映这种变化趋势时，就 可以用趋势外推法进行预测。 运用趋势外推法进行预测是基于两个基本假设： 一是决定过去预测对象发展的因素，在很大程度上仍将决定其未 来的发展； 二是预测对象发展过程一般是渐进变化，而不是跳跃式变化。 趋势外推法的突出特点是选用一定的数学模型来拟合预测变量的变 动趋势，并进而用模型进行预测。
● 某些客观事物的发展变化相对于时间推移，常表现出一定的规律性：
如：经济现象（指标）随着时间的推移呈现某种上升或下降趋势，这 时，若作为预测对象的该经济现象（指标）变化又没有明显的季节性波动 迹象，理论上就可以找到一条合适的函数曲线反映其变化趋势。
可建其变化趋势模型（曲线方程）：
y f (t ) ● 当有理由相信这种趋势可能会延伸到未来时，对于未来时点的某个 Ｙ 值（经济指标未来值）就可由上述变化趋势模型（直线方程）给出。 这就是趋势外推的基本思想。
年份
1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973
时序 （ t） 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
总额 （ yt ） 604.5 638.2 670.3 732.8 770.5 737.3 801.5 858.0 929.2 1023.3 1106.7
方法 干预分析模 型预测法
时间范围 短期
适用情况 适用于当时间序列 受到政策干预或突 发事件影响的预测
计算机硬件最 低要求 计算机
应做工作 收集历史 数据及影响 时间 收集大量历 史资料和数 据并需大量 计算 收集对象的 历史数据 收集对象的 历史数据并 建立状态空 间模型
景气预测法
短、中期
适用于时间趋势延 续及转折预测
00 11 22 33 44 55 66 77 88 10 9 9 10
销售量（万件） 销售量（万件）
2
8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
某商场过去9年市场需求量统计数据
某商场某种商品过去9个月的销量数据
中南大学
● 趋势外推的条件有２：变化趋势的时间稳定性、
曲线方程存在。
中南大学
某家用电器厂1998～2008年利润额数据
年份 利润额yt
1200 1000 800 600 400 200 0
1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001
统 计 预 测
2000 750 2001 850 2002 950 2003 1020
统 计 预 测
(一) 直线趋势外推法 • 适用条件：时间序列数据（观察值）呈直线上升或 下降的情形。 该预测变量的长期趋势可以用关于时间的直线 描述，通过该直线趋势的向外延伸（外推），估计 其预测值。
两种处理方式：
拟合直线方程与加权拟合直线方程
中南大学
统 计 预 测
例 3.1 某家用电器厂 1993～2003 年利润额数据资料如表 3.1 所示。试预测 2004、2005年该企业的利润。
统计预测方法及预测模型
中南大学数学科学与计算技术学院
第十章 统计预测方法及预测模型
1
2 3 4 5
统计预测的基本问题 趋势外推预测
时间序列的确定性因素分析
回归预测法 多元线性回归模型及其假定条件
1
10.1
统计预测的基本问题
10.1.1
10.1.2 10.1.3
统计预测的概念和作用
统计预测方法的分类及其选择 统计预测的原则和步骤
1200
利润额 yt
1000 800 600 400 200 0
利润额 yt
？
？
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
中南大学
A 拟合直线方程法
1200 1000 800 600 400 200 0 利润额 yt 系列2 线性 (利润额 yt)
(二)统计预测方法的选择
统计预测方法时，主要考虑下列三个问题： 合适性 费用 精确性
(三)定量预测
定量预测的概念: 定量预测也称统计预测，它是根据已掌握的比较完备 的历史统计数据，运用一定的数学方法进行科学的加工整 理，借以揭示有关变量之间的规律性联系，用于预测和推 测未来发测法 状态空间模 型和卡尔曼 滤波
短、中期
适用于时间序列的 发展呈指数型趋势 适用于各类时间序 列的预测
计算机
短、中期
计算机
10.1.3 统计预测的原则和步骤
(一)统计预测的原则
在统计预测中的定量预测要使用模型外推法，使用这种方法 有以下两条重要的原则： • 连贯原则，是指事物的发展是按一定规律进行的，在其发展过程 中，这种规律贯彻始终，不应受到破坏，它的未来发展与其过去 和现在的发展没有什么根本的不同； • 类推原则，是指事物必须有某种结构，其升降起伏变动不是杂乱 无章的，而是有章可循的。事物变动的这种结构性可用数学方法 加以模拟，根据所测定的模型，类比现在，预测未来。
适用于趋势型态的 性质随时间而变化， 而且没有季节变动 的反复预测 适用于任何序列的 发展型态的一种高 级预测方法
计算器
在用计算机 建立模型后 进行预测时， 只需计算器 就行了
指数平滑法
短期
自适应过滤法
短期
计算机
只需要因变量的历史 资料，但制定并检查 模型规格很费时间
平稳时间序列 预测法
短期
计算机
计算过程复杂、繁琐
10.1.1 统计预测的概念和作用
(一)统计预测的概念
概念: 预测就是根据过去和现在估计未来，预测未来。 统计预测属于预测方法研究范畴，即如何利用科学的统计 方法对事物的未来发展进行定量推测.
例1 下表是我国1952年到1983年社会商品零售总额 （按当年价格计算），分析预测我国社会商品零售总额 。
★
统 计 预 测
• 概念：离差与离差平方
12
ˆt 离差：et yt y
ˆt ) 离差和： et ( yt y
t 1 t 1 n n
y6
10 8
e
ˆt ) 2 离差平方和 ei 2 ( yt y
t 1 t 1
n
n
ˆ6 y
6
e
最小 拟合程度最好
4 2
0 1 2 3 4 5 6 7
二 、趋势外推法经常选用的数学模型
根据预测变量变动趋势是否为线性，又分为线性趋势外推法 和曲线趋势外推法。
（一）线性模型 y ˆt b0 b 1t
（二）曲线模型 1.多项式曲线模型 2.简单指数曲线模型 3.修正指数曲线模型 4.生长曲线模型 （龚珀资曲线模型） 一般形式： ˆ yt b0 b1t b2t 2 bk t k
预测费用的高低；
预测方法的难易程度； 预测结果的精确程度。
10.1.2
统计预测方法的分类和选择
(一)统计预测方法的分类
• 统计预测方法可归纳分为定性预测方法和定量预 测方法两类，其中定量预测法又可大致分为趋势 外推预测法、时间序列预测法和回归预测法,; • 按预测时间长短分为近期预测、短期预测、中期 预测和长期预测; • 按预测是否重复分为一次性预测和反复预测。
方法
时间范围
适用情况
计算机硬件 最低要求 计算器 计算器
应做工作 需做大量的调查研 究工作
为两个变量收集历史 数据，此项工作是此 预测中最费时的
短、中、 对缺乏历史统计资料 定性预测法 或趋势面临转折的事 长期
件进行预测
一元线性回 短、中期 自变量与因变量之 间存在线性关系 归预测法
因变量与两个或两 在两个自变量情况 为所有变量收集历 多元线性回 短、中期 个以上自变量之间 下可用计算器，多 史数据是此预测中 归预测法 于两个自变量的情 存在线性关系 最费时的 况下用计算机 非线性回 归预测法 因变量与一个自变 短、中期 量或多个其它自变 量之间存在某种非 线性关系
统 计 预 测
y a2 b2 x
y a1 b1x
y a3 b3 x
1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005