预测方式与计算资料
生活垃圾产生量计算及预测方法标准
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需求预测方法
需求预测方法常用的物资需求预测方法主要包括基于时间序列模型的移动平均预测法、指数平滑预测法、趋势外推预测法等;基于因果分析模型的回归分析预测法，基于统计学习理论以及结构风险最小原理的支持向量机预测方法，基于人工智能技术的人工神经网络算法。
归纳如图1：图1 ：物资需求预测方法一、时间序列法1.定义：将预测对象按照时间顺序排列起来，构成一个所谓的时间序列，从所构成的这一组时间序列过去的变化规律，推断今后变化的可能性及变化趋势、变化规律，就是时间序列预测法。
2.概况：时间序列法主要考虑以下变动因素：①趋势变动，②季节变动，③循环变动，④不规则变动。
若以表示时间序列的季节因素，长期趋势波动、季节性变动、不规则变动．则实际观测值与它们之间的关系常用模型有加法模x t T t S t I t型：乘法模x t T t S t I t型：a) x t S t T t I t混合模b) x t S t (T t I t )型：时间序列预测一般反映三种实际变化规律：趋势变化、周期性变化、随机性变化。
3. 时间序列常用分析方法 ：移动平均法、指数平滑法、季节变动法等（ 1 ）移动平均法①简单移动平均法： 将一个时间段的数据取平均值作为最新时间的预测值。
求取最近的。
例如： 5个月的需求量分别是 10，12，32，12，38。
预测第6 个月的需求量。
可以选择使用 3 个月的数据作为依据。
那么第 6 个月的预测量 Q= 。
②加权移动平均法：将每个时段里的每组数根据时间远近赋上权重。
例如：上个例子， 3 个 月的数据，可以按照远近分别赋权重 0.2，0.3，0.5。
那么第 6 个月的预测量Q= （只是在简单移动平均的基础上考虑了不同时段影响的权重不同，简单移动平均默认权重 =1.）（ 2 ）指数平滑法基本思想： 预测值是以前观测值的加权和， 且对不同的数据给予不同的权数， 新数据给 予较大的权数，旧数据给予较小的权数。
定量预测方法
定量预测方法定量预测方法：是根据比较完备的历史和现状统计资料，运用数学方法对资料进行科学的分析、处理，找出预测目标与其他因素的规律性，从而推算出市场未来的发展变化情况。
又称统计预测。
定量预测方法包括两大类：时间序列预测法定量预测方法因果关系分析法第一节时间序列预测法的特点及步骤一、时间序列预测法的特点时间序列：是指将同一经济现象或特征值按时间先后顺序排列而成的数列。
时间序列预测法，也称历史延伸法或趋势外推法，是通过对时间序列的分析和研究，运用科学的方法建立预测模型，使市场现象的数量向未来延伸，预测市场现象未来的发展变化趋势，确定市场预测值。
具有以下特点：1、时间序列预测法是根据市场过去的变化趋势预测未来的发展，它的前提是假定事物的过去同样会延续到未来。
正是由于这一特点，它比较适合短期和近期预测。
2、时间序列数据的变动存在规律性与不规律性。
时间序列观察值是影响市场变化的各种不同因素共同作用的结果，在诸多因素中，有的对事物的发展起长期的、决定性的作用，致使事物的发展呈现出某种趋势和一定的规律性；有些则对事物的发展起着短期的、非决定性的作用，致使事物的发展呈现出某种不规则性，时间序列分析法，把影响市场现象变动的各因素，按其特点和综合影响结果分为四种类型：长期变动趋势、季节变动、循环变动、不规则变动。
（1）长期趋势变动（T）指市场现象在长时期内持续发展变化的一种趋势或状态，它表示时间序列中数据不是意外的冲击因素所引起的，而是随着时间的推移逐渐发生的变动。
它描述了一定时期内经济关系或市场活动中持续的潜在稳定性，它反映预测目标所存在的基本增长趋向、基本下降趋向或平稳发展趋向的模式。
例如，工农业生产的发展、国内生产总值、收入水平、社会商品零售额等逐渐增长模式。
时间序列的长期趋势有水平趋势、上升趋势、下降趋势。
（2）季节性变动（S ）一般指市场现象由于受自然因素和生产生活条件的影响，在一年内随着季节的更换而引起的比较有规律的变动。
自考-市场调查与预测-第9章-市场预测方法
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市场预测的内容
市场需求预测 市场供给预测 消费者购买行为预测 产品销售预测 市场行情预测 竞争格局预测 企业经营状况预测
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市场预测的分类 按使用的预测工具
定性
知识经验，变化规律 定量 数据，统计分析，数学模型
按市场预测的时间层次分类
短期
单一产品 家电、服装、食品 消费者1年内生活必需品总量。
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第二节 定性预测方法
根据个人知识、经验和能力，通过逻辑推理， 分析事物过去和现在的变化规律，对事物未来 发展变化趋势做出主观估计和判断的预测。 定性预测法的特点 优点
时间较短
通过直觉和经验判断，不需要太多时
间 灵活性强 不同方法适用于不同企业，不同境遇 节省费用 不需花费大量资金进行数据处理和复 杂运算
“乐百氏”营销总裁杨杰强在分析茶饮料的市 场潜力时曾说：“2000年中国人均消费茶饮 料仅0.3升，而日本人均年饮用量为20~30升， 也就是说，茶饮料在国内市场还 应当有50倍以上的成长空间，茶饮料市场面 临的形势非常乐观。” 我国有悠久的茶文化历史，但把茶装在盒子 或瓶子里卖，却是到1995年才有的事。正是 商家预见到茶饮料低热量、低脂肪，具有保 健疗效及消暑解渴的功用，开瓶即饮的消费 方式又符合现代生活的要求，才挖掘出茶饮 料无穷的市场潜力。
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Байду номын сангаас
（二）时间序列分析法的特点 1、时间序列分析法是根据市场过去的变化 趋势预测未来的发展，它的前提是假定 事物的过去会同样延续到未来。 2、运用时间序列法进行预测，必须以准确、 完整的时间序列数据为前提。
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3、时间序列数据变动存在着规律性与不规 律性。 （1）长期趋势变动（T） （2）季节性变动（S） （3）循环变动（C） （4）不规则变动（I）
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。
第七章 害虫预测预报的方法
（二） 按预测时间长短分
•① 短期预测
短期预测的期限大约在20天以内，一般
只有几天至十多天。预测达10天以上的可以叫做“近期预
报”，其准确性高，使用范围广。一般作法是：根据害虫前
一、二个虫态的发生情况，推算后一、二个虫态的发生时期
和数量，以确定未来的防治适期、次数和防治方法。目前，
我国普遍运用的群众性测报方法多属此类。例如棉铃虫的发
•B人类与害虫斗争，新农药不断，但损失有增无减，且加重；而且 有许多副作用如害虫抗性、农药残留、污染等。
•原因是：盲目防治，未掌握害虫发生情况，然后应用恰当的防治 措施。
•在这样的情况下，实施害虫预测预报，使治虫工作有计划有重点
的进行，从而达到从虫口夺回农产品，保证农业收入。
二、农作物害虫预测预报的类别
•一般按发育进度检查结果，计算发育进度和制作其种群数量 变动的曲线。
（一）基本概念和方法
•在数理统计学上，通常可以把发育进度百分率达16％、 50％、84％左右当作始盛期、高峰期和盛末期的数量标准， 其理论依据是：害虫各虫态或各龄虫在田间的发生数量消 长规律表现往往是由少到多，再由多到少。即开始为个别 零星出现，数量缓慢增加，到一定时候则急剧增加而达高 峰，随后相反，数量急剧下降，转而缓慢减少，直到最后 绝迹。其整个发生经过，可用坐标图来表示。以横坐标表 日期，纵坐标表数量，或数量增减百分率，连接各坐标点， 即可得一曲线。这条曲线经过修正后很近似“正态曲线” 或称“常态曲线”。
第一节 农作物预测预报概况
一、目的和意义
•①害虫预测预报 根据害虫发生发展规律以及作物的物候、气象 预报等资料，进行全面分析，作出其未来的发生期、发生量、危害 程度等估计，预测害虫未来的发生动态，并提前向有关领导、植物 保护部门、治虫工作人员提供虫情苗情报告。
简述交通量分析预测方法
简述交通量预测方法与步骤一、交通调查与分析1.调查综述道路交通量与项目影响区的交通出行分布是交通量预测的基础资料。
为了对公路建设项目未来年的交通量发展情况进行预测，需要调查了解项目影响区交通发展状况，相关路网交通现状，各类车辆的起讫点分布，交通组成等基础数据资料。
交通调查的内容包括两个方面，一是相关公路的道路状况和交通状况调查，另一方面是车辆出行分布调查，据此分析项目影响区的车辆出行分布状况。
相关公路道路与交通状况调查主要包括相关公路历史流量发展分析，交通组成分析，用于分析项目影响区交通发展规律；车辆出行分布调查主要调查车辆出行的起讫点，即OD调查，用于分析项目影响区及相关路网车辆的空间、时间分布特征，掌握交通现状。
2、交通量OD调查及分析OD调查和交通量观测主要是为了全面掌握项目影响区内各方向公路运输通道的交通流量、流向、车型构成等交通特性，为拟建项目所在通道的运输需求特点分析和交通量预测工作提供了可靠的基础数据。
OD调查点位置布设原则为:⑴在能够把握交通流量分布特性和不影响调查目的及精度的前提下，尽量减少OD调查点个数，以节省人力、物力和财力；⑵OD点应尽量远离城区（一般为10公里左右）；⑶为了和历年的交通量调查资料相互检验、补充，在不影响调查目的的前提下，调查地点尽量与历年交通量观测点一致或靠近。
以OD调查和交通量观测数据为基础，按照调查所采用的抽样率，根据主要相关公路历年交通量计算得到的月不均匀系数和周日不均匀系数将每个调查点的OD交通量进行扩大、修正，形成单点年平均日OD交通量（AADT），并得到单点OD表。
交通量换算采用小客车为标准，各代表车型和车辆折算系数规定如下表所示。
各汽车代表车型与车辆折算系数各调查点年平均日交通量计算公式如下：21ββγα⨯⨯⨯⨯=ijk ijk V Q式中：ijk Q —第k 个调查点i 区到j 区的年平均日交通量； ijk V —第k 个调查点i 区到j 区的调查交通量；α—调查样本的扩大系数，抽样率的倒数；γ—日昼比；1β—交通量月不均匀系数；2β—交通量周日不均匀系数．3、基年OD 表的合成根据基年公路网状况，采用“串并联”法进行删除重复车辆计算，并以相关公路交通量观测资料为补充，形成初步基年OD 表。
地层压力预测方法总结
地震地层压力预测摘要目前，地震地层压力预测方法归纳起来可以分为图解法和公式计算法两大类10余种。
本文对各种地震地层压力预测方法进行了系统地归纳和总结，并对各种方法的特点、适用性以及存在的问题进行分析和讨论.在此基础上，就如何提高压力预测的精度，提出了一种简单适用的改进措施，经J1.K地区的实测资料的验证，效果良好。
主题词地层压力地震预测正常压实异常压实引言众所周知，油气层的压力是油气层能量的反映，是推动油气在油层中流动的动力，是油气层的“灵魂”。
因此，在石油和天然气的勘探开发中，研究油气层的压力具有十分重要的意义。
首先，在油气田勘探中，研究油气层压力特别是油气层异常压力的分布，以及预测和控制油气层压力的方法，不仅可以保证安全快速地钻进，而且可以正确地设计泥浆比重和工程套管程序;同时也可以帮助选择钻井设备类型和有效安全正确的完井方法等。
这些都直接关系到钻井的成功率以及油气田的勘探速度等问题。
其次，在油气田开发过程中，准确的压力预测以及认真而系统的油气层压力分布规律的研究，不仅可以帮助我们认识和发现新的油气层，而且对于了解地下油气层能量、控制油气层压力的变化，并合理地利用油气层能量最大限度地采出地下油气均具有十分重要的意义。
多少年来，人们在异常地层压力(这里主要指异常高压或超压)预测方面进行了种种尝试，然而直到本世纪70年代以来，随着岩石物理研究的不断深人以及地震技术的不断提高，才真正使得地层压力的地震预测成为现实。
对于异常高压地层，一般表现为高孔隙率、低密度、低速度、低电阻率等特点，因此，凡是可以反映这些特点的各种地球物理方法均可用于检测地层压力。
但是，由于各种测井方法均为“事后”技术，这就使得在初探区内利用地震方法进行钻前预测显得尤为重要。
与此同时，地震地层压力预测还可以提供较测井方法更为丰富的空间压力分布信息。
利用地震资料进行地层压力预测，主要是利用了超压层的低速特点，因为在正常情况下，速度随深度的增加而增加，当出现超压带时，将伴随出现层速度的降低。
01预测概述
定量预测方法的缺点在于：不能充分考虑定性因素的影响， 而且要求外界环境和各种主要因素相对稳定，当外界环境或 某些主要因素发生突变时，定量预测结果可能会出现较大误 差。 利用定性分析对定量预测结果进行必要的修正和调整，定量 预测与定性预测紧密结合、相互印证，使得预测结果更为科 学、可信。
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数学模型也称为预测模型，是反映经济现象过去和未来之 间、原因和结果之间相互联系和发展变化规律性的数学方 程式。 数学模型可能是单一方程，也可能是联立方程；可能是线 形模型，也可能是非线性模型。预测模型选择是否适当， 是关系到预测准确程度的一个关键问题。 要建立数学模型，还必须估计模型参数(常数)。估计参数 的方法，除传统的最小二乘法外，还有多种专门的方法。 不同的方法可能得出不同的参数估计值，从而得到不同的 结果。
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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
检验模型，进行预测
提交预测报告
分析预测误差，评价预测结果
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（一）明确预测任务，制定预测计划
预测计划包括：预测的内容和项目、预测所需要的资料、 准备选用的预测方法、预测的进程和完成时间、编制预测 的预算、调配力量、组织实施等。
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（三）选择预测方法和建立数学模型
对定性预测方法或定量预测方法的选择，应根据掌握资料 的情况而定。 当掌握资料不够完备、准确程度较低时，可采用定性预测 方法。 当掌握的资料比较齐全、准确程度较高时，可采用定量预 测方法，运用一定的数学模型进行定量分析研究。 为充分考虑定性因素的影响，在定量预测基础上还要进行 定性分析，经过调整才能最后定案。
资金需要量预测方法
资金需要量的定量预测方法一、销售百分比法销售百分比法是根据资产负债表中各个项目与销售收入总额之间 的依存关系，按照计划期销售额的增长情况来预测资金需要量的一种 方法。
使用这一方法的前提是必须假设报表项目与销售指标的比率已 知且固定不变，其计算的步骤如下：① 分析基期资产负债表各个项目与销售收入总额之间的依存关 系，并计算各敏感项目的销售百分比。
在资产负债表中，有一些项目 会因销售额的增长而相应地增加，通常将这些项目称为敏感项目，包 括货币资金、应收账款、存货、应付账款、预收账款和其他应收款等 等。
而其他如固定资产净值、长期股权投资、实收资本等项目，一般 不会随销售额的增长而增加，因此将其称为非敏感项目。
② 计算预测期各项目预计数并填入预计资产负债表，确定需要增 加的资金额。
某敏感项目预计数 = 预计销售额×某项目销售百分比。
③ 确定对外界资金需要的数量。
例 5.1： 佳佳连锁企业 2006 年 12 月 31 日的资产负债表如表 5.2 所示。
表 5.2 2006 年 12 月 31 日资产负债表单位： 元负债与所有者权益应付票据 预收账款 应付账款资产 货币资金 应收账款 存货金额 10 000 24 000 50 000金额 8 000 4 000 20 000该企业 2006 年的销售收入为 200 000 元， 税后的净利为 20 000 元， 销售净利率为 10%，已经按 50%的比例发放普通股股利 10 000 元。
目 前企业尚有剩余生产能力，即增加收入不需要进行固定资产方面的投 资。
假定销售净利率仍保持上年的水平， 预计 2007 年销售收入将提高 到 240 000 元，年末普通股股利发放的比例将增加至 70%，要求预测 2007 年需要增加资金的数量。
第一步： 根据 2006 年的资产负债表编制 2007 年预计资产负债表如表 5.3 所示；第二步： 确定需要增加的资金。
大小预测方法
大小预测方法
大小预测方法通常是指对某个量的大小进行预测的方法。
具体的方法会根据预测的领域和目标而有所不同。
以下是一些常见的大小预测方法：
1. 时间序列分析：通过分析历史数据，采用回归分析、指数平滑等方法来预测未来某时间段内该量的大小。
2. 机器学习算法：利用已有的数据集，通过训练各种机器学习算法来预测未来某时间段内该量的大小。
常见的算法包括线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等。
3. 专家系统：通过汇集专家知识和经验，利用推理引擎来预测未来该量的大小。
4. 因素分析：通过对影响该量的各种因素进行分析，建立起因素与该量之间的数学模型，从而预测未来该量的大小。
5. 神经网络：利用神经网络的自学习能力，通过对大量数据进行训练，建立起输入与输出之间的关系模型，从而预测未来该量的大小。
以上是一些常见的大小预测方法，具体使用哪种方法需要根据实际情况和数据情况来选择。
预测天气的方法有那些
预测天气的方法有那些天气预测是根据大气的物理特性和运动规律，通过收集和分析各种气象要素的观测数据，利用数学和物理模型来进行推导和计算，从而预测未来一段时间内的天气情况。
目前，天气预测方法主要包括以下几种：1. 统计预报法：通过分析历史气象资料，找出与未来天气变化相关性较强的气象要素，如温度、湿度、气压等，建立统计模型，从而对未来天气进行预测。
这种方法适用于较为稳定的气候区域和季节性气候变化较为明显的地区。
2. 动力预报法：采用大气物理学的理论模型，通过求解质量、动量、能量等方程，模拟大气环流系统的演变规律，进而进行天气预测。
这种方法适用于较大尺度和中尺度气象系统的研究和预测，如气旋、锋生、锋消等。
3. 数值预报法：利用计算机对大气物理学模型进行数值解算，通过对大气的离散网格化表示，将物理方程转化为差分方程，通过迭代计算得到未来一段时间内的天气情况。
数值预报法是目前天气预报领域最常用、精度相对较高的方法。
4. 综合预报法：综合统计预报法、动力预报法和数值预报法等多种预报手段和模型，综合分析各种观测数据和预报结果，结合经验判断和专家意见，进行综合预测。
这种方法可以充分利用不同预报方法的优势，提高天气预测的准确性。
5. 气象雷达预报法：利用气象雷达探测和测量降水、云团和大气湿度等信息，结合统计和推理分析方法，对未来的降水、雷暴等天气现象进行预测。
这种方法适用于短时临近区天气的预报，如雷暴、暴雨等。
6. 卫星云图预报法：利用卫星云图观测和分析方法，通过对云团的运动、演变和分布特征等进行分析，进行天气预报。
这种方法适用于广域、长时段和长期天气的预报，如台风路径的预报。
7. 气象观测预报法：利用气象观测站点的实时观测数据，结合天气学原理和统计分析方法，对未来一段时间内的天气进行推测。
这种方法适用于临时和特殊天气条件下的短时预报，如大风、浓雾等。
8. 数值天气预报系统：利用预先建立的数值模型和实时观测数据，通过计算机系统进行数值预报的一种方法。
股票涨跌和买卖预测计算公式
股票涨跌和买卖预测计算公式1. 次日买入价位的计算公式：买入预测=今日开盘+（今日收盘-今日开盘）/2 注：根据这种方式计算买入价的前提是当天股价出现上涨，今日K线以阳线报收。
举例：假设一只股票开盘价是10元，收盘价是10.8元，那么，次日的买入价计算应为10+（10.8-10）/2=10.40元。
由于该股当天涨幅较大，达到8%，因此次日存在回探的可能，不管回探的结果是形成下影线还是形成光脚阴线，其下跌的幅度往往是开盘价与收盘价之间的一半稍多一些，因此，次日如果在10.45元至10.50元挂单买入，成交的可能性较大。
2. 次日卖出价位的计算公式是：卖出预测=今日收盘价+（今日开盘价-今日收盘价）/2注：股价在下跌过程中出现这种情况的几率较小，一般以震荡下跌为主，但如果次日反弹，力度往往会较强。
根据这种测算方法计算出的卖出价位虽然成交率较高，但不一定是最高价，而且这种测算方法需要的前提是当日股价K线应为阴线。
3. 次日上涨与下跌空间预测=收盘价±N*(最高价－最低价)N为变量，即（最高-最低）的倍数，上涨空间预测常见n为2或3，下跌空间预测常见n为1。
举例：2003年5月27日铜城集团（000672）（笔者在盘中买入，但为确保操作的可信度以收盘价位买入价位）。
开盘5.47元，最高5.60元，最低5.43元，收盘5.59元。
预测次日涨跌空间为：第二日上涨空间预测=5.59+（5.60-5.43）*2=5.93 第二日下跌空间预测=5.59-（5.60-5.43）=5.42次日开盘后9点31分操作：先挂上档5.93元卖单后等待成交。
当日实际开盘5.59元，最高5.94元，最低5.51元，收盘5.75元，操作成功，二天内交易纯利润率为5%（扣除手续费）。
2003年5月28日福日股份（600203），在盘中买入，但为确保操作的可信度，以收盘价位买入价位）。
开盘6.78元，最高6.90元，最低6.74元，收盘6.83元。
定性预测法的方法介绍
定性预测法的方法介绍3.1 定性预测法简介定性预测法使用中预测者的直观判断预测，是预测者根据自己的业务知识，实践经验，综合分析能力以及事物的实际情况做出的预测。
定性预测可以进行综合多因素的预测分析，并可以对不可以做定量分析的因素做判断，因为是直观判断预测的缘故，所以具有成本低、方法简便、速度快、准确性高的特点，故使用率很高。
例如，对产品的寿命周期、新产品的市场前景、企业的发展方向、股市行情的走向的预测等。
同时，由于定性预测法是一种主观预测方法，所以容易受到主观因素的干扰，对预测者的经验和综合分析能力有过高的依赖性，同时容易受到因预测值知识储备不足、经验缺乏、能力不足的限制和束缚。
缺乏对量的描述。
完成定性预测的主要方法有：集合意见预测法、市场预测法、主观概率预测法以及德尔菲法。
3.2 集合意见预测法集合意见预测法就是各职业者（比如专家、用户、管理人员等）依照自己的经验判断，对市场需求的未来趋势做出自主预测，最后综合大家的意见分析得出市场的预测方法。
此种方法重视集体智慧，一定程度上克服了主观判断的片面性，有助于提高市场预测的精度。
3.2.1 集合专家意见预测法此种方法是集合了专家对预测对象的未来发展趋势的预见，根据专家的个人知识、专业经验，通过分析和综合判断，再进行数学处理并由实际工作中的情况及时做出修正，最终得到预测结果的方法。
具体方法如下：（1）组织者依据预测的最终要求和目的，确定若干名熟悉相关领域的专家组成预测小组。
（2）向专家提供相关资料，并确定预测的项目和完成时间。
（3）专家们在个人的经验和能力基础上，提出他们的预测方案。
（4）主办方的预测专家确定定量预测描述方案后，形成一个预测方案来计算预期值的方法。
（5）分类参与的相关人员，计算出各种期望。
（6）在预测该项目目前的趋势的组织者，确定是否需要调整整合的预期，或相关人员反馈，给出一个比较合理的预测。
3.2.2 集合企业经营管理人员意见预测法此种方法需要集合企业的高级主管、管理科室主管以及各业务部门主管的预测方案，通过归纳、分析，从而判断出市场的变动趋势。
定性预测方法简介1
对头脑风暴法的评价
• 通过信息交流，产生思维共振，进而激发创造性 通过信息交流，产生思维共振， 思维，能在短期内得到创造性的成果。 思维，能在短期内得到创造性的成果。 • 获取的信息量大，考虑的预测因素多，提供的方 获取的信息量大，考虑的预测因素多， 案也比较全面和广泛。 案也比较全面和广泛。 • 专家会议，易受权威影响，不利于充分发表意见。 专家会议，易受权威影响，不利于充分发表意见。 • 易受表达能力的影响。高明且有创造性意见，若 易受表达能力的影响。高明且有创造性意见， 表达欠佳，会影响效果。 表达欠佳，会影响效果。 • 易受心理因素的影响。有的专家爱垄断会议或听 易受心理因素的影响。 不进不同意见;明知自有错 也不愿修正自己的意见。 明知自有错,也不愿修正自己的意见 不进不同意见 明知自有错 也不愿修正自己的意见。 • 容易随大流。 容易随大流。
1800 1200 1600 3000 700 1500 800 1000 1900
1200 600 1000 1200 400 600 500 700 1000
1500 1000 1400 1500 800 1000 800 800 1100
1800 1300 1600 3000 1000 1500 1000 1200 2000
专家意见的统计处理
• 专家答卷的数据处理，常常涉及时间和数量等指 专家答卷的数据处理， 标。对这一系列的数字，通常采取均值、中位数 对这一系列的数字，通常采取均值、 作为有代表性的预测值，把上、 作为有代表性的预测值，把上、下四分位数作为 以上把握的预测区间。 有50%以上把握的预测区间。 以上把握的预测区间 • 德尔菲法的优缺点：可以加快预测速度和节约预 德尔菲法的优缺点： 测费用； 测费用；可以获得各种不同但有价值的观点和意 适用缺乏资料的长期预测和新产品预测。 见；适用缺乏资料的长期预测和新产品预测。对 不可靠； 于分地区的顾客群或产品的预测可能 不可靠；责 任比较分散； 任比较分散；专家的意见有时可能不完整或不切 合实际。 合实际。
市场营销预测
市场营销预测方法很多，但不外乎是定性预测和定量预测方法两大类。
现仅就常用的预测方法作一介绍。
一、定性预测方法定性预测方法也叫判断分析法。
它是凭借人们的主观经验、知识和综合分析能力，通过对有关资料的分析推断，对未来市场变化发展趋势做出估计和测算。
定性预测方法一般不需进行复杂的定量计算，主要根据人们积累的实践经验和掌握的科学知识及分析能力进行判断。
因此，预测的准确性在很大程度上受预测人员素质的影响，常带有一定的主观随意性。
但是市场预测实际上总是受到诸如国家方针政策变动、政治经济形势的变化、投资者的意向以及消费者心理变动等许多非定量因素的影响，这些影响因素，一般很难用定量的方法来描述。
所以定性预测方法一般用于预测对象受非定量因素影响大，而又缺乏历史统计资料情况下的预测。
如新产品的销售量预测和新技术发展的预测等适用于此方法。
定性预测方法简便易行，时间快、费用省，因此得到广泛应用，特别是进行多因素综合分析时，效果更加显著。
但是由于定性预测方法带有主观随意性，缺乏数量分析，使预测结果的准确性有时会受到影响。
因此，在采用定性预测方法时，尽可能结合定量分析方法，使预测结果更加准确、科学，更符合实际情况。
（一）个人判断法个人判断法是预测者根据所掌握的信息资料，凭借对经济现象规律性的认识，根据自己的知识、阅历、经验，对预测对象的发展趋势作出符合客观实际的估计与判断。
企业在市场营销活动中，常常运用个人判断法的是经营管理人员和销售人员，以及一些特邀的市场分析专家。
这种方法在缺乏预测资料时常用，。
如果企业决策者具有丰富的预测经验和较强的分析判断能力，又对各方面的情况比较熟悉的话，就可以得到比较理想的预测结果。
此方法的优点是可以最大限度地利用个人的创造能力，且预测过程简单、迅速；缺点是受预测人的个人素质影响较大，有发生判断错误的可能。
（二）集体意见法集体意见法是集中企业的管理、业务人员等，凭他们的经验和判断，在广泛交换意见的基础上，共同讨论市场发展趋势，进而作出预测的方法。
预测分析的基本方法
预测分析的基本方法预测分析是一种通过收集、整理和分析数据来预测未来事件发展趋势的方法。
在当今信息爆炸的时代，预测分析越来越受到企业和组织的重视，因为它能够帮助他们做出更明智的决策，提高效率，降低风险。
下面我们就来了解一下预测分析的基本方法。
首先，数据收集是预测分析的基础。
无论是市场趋势、消费者行为还是生产效率，都需要大量的数据支持。
数据的来源可以包括内部数据（如销售记录、客户信息等）和外部数据（如市场调研、行业报告等）。
在收集数据时，需要确保数据的准确性和完整性，避免出现数据偏差导致的错误预测。
其次，数据整理是预测分析的关键。
收集到的数据往往是杂乱无章的，需要经过清洗、整理和加工，才能变成可用于分析的数据。
这包括数据清洗（去除重复数据、纠正错误数据等）、数据转换（将数据转换成统一的格式）、数据聚合（将多个数据整合成一个数据集）等步骤。
只有经过整理的数据才能够支持准确的预测分析。
接着，数据分析是预测分析的核心。
在进行数据分析时，可以运用多种方法，如统计分析、机器学习、数据挖掘等。
统计分析可以通过对历史数据进行回归分析、时间序列分析等方法，来发现数据之间的相关性和规律性；机器学习可以通过训练模型，来预测未来事件的可能发生；数据挖掘可以通过挖掘数据中隐藏的信息，来发现新的商机和趋势。
不同的方法可以相互印证，提高预测的准确性和可靠性。
最后，预测分析的结果需要及时反馈和调整。
预测分析不是一成不变的，随着时间和环境的变化，预测结果也会发生变化。
因此，需要及时将预测结果反馈给决策者，以便他们做出相应的调整和决策。
同时，还需要对预测分析的方法和模型进行不断的验证和改进，以提高预测的准确性和实用性。
综上所述，预测分析是一项复杂而又重要的工作。
它需要收集大量的数据，进行精细的整理和分析，才能够得出准确的预测结果。
只有掌握了基本的预测分析方法，才能够在未来的决策中做出明智的选择，取得更好的业绩和效益。
希望本文的介绍能够帮助您更好地理解预测分析的基本方法，为您的工作和生活带来帮助和启发。
传染病预测预警方法和模型
一、国内外传染病预测预警现状
5
1、国内
• 2004年1月，传染病和突发公共卫生事件网络直报系统在全国范围内 开始试运行，同年4月该系统正式启用，随后又在该平台上启动了全 国艾滋病、结核病网络直报工作。其他各种疾病监测工作也逐渐构建 在该平台之上，逐步实现公共卫生信息资源整合和共享。
• 2008年3月，全国传染病监测自动预警（时空模型）系统应用试点工 作正式开始。
2、国外
• 2000年--2004年WHO帮助伊拉克、塞尔维亚、摩洛哥、马其顿 和苏丹等国家相继建立了传染病早期预警系统。
• 2002年9月，伊拉克传染病控制中心用计算机处理监控数据，以 促进传染病爆发的早期发现。
• 2002年10月，塞尔维亚公共卫生研究所建立探测疾病爆发的早期 预警系统。
• 2003年1月，WHO与法国防疫研究所合作，支持摩洛哥的流行病 和疾病控制局设计规范的计算机预警系统。
• WHO曾经使用此方法对今后10年艾滋病流行趋势进行了预测，并根 据预测的结果，制订出防治规划和干预措施。
• 特别注意：Delphi方法只是为传染病预防控制提供参考意见的一种方 法，不能过份依靠，要用进一步的调查来证实这些意见是否正确。
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应用步骤 • 成立预测专家小组 • 确定预测地区和预测病种 • 调查：提供背景资料----专家回答预测问题----汇总分析
• 2007年7月，中国CDC信息中心启动了网络直报系统与医院信息系统 （Hospital Information System，HIS）连接的试点工作，目的在 于推进医疗和预防两大业务系统的互连互通，为更好实现传染病预测 预警工作提供了强大的数据支持和信息平台。
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图2 中国疾病预防控制信息系统
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時間序列法(Time series methods) 因果關係法(Causal methods)
預測
7
定性預測方法
預測方法 德爾菲法 (Delphi method)
主管人員共識 凝聚法 (executive committee consensus) 銷售人員調查 法(seuvey of sales force)
預測
2
預測之策略性角色1
✓ Long term role of new products, processes, technologies, and changing markets
✓ Focus on Totalபைடு நூலகம்Quality Management
✓ Satisfy customer demand ✓ Uninterrupted product flow with no
內容
用途
一群專家或主管形成一委員會，利用問卷測知各 現有產品或 委員會成員之意見，在經過數次輪迴後，建立共 勞務, ，及新 識。在每一輪迴調查前，前一輪迴各成員之預測 產品或勞務 皆經整理，並告知所有成員，惟由於是匿名進行， 故不告知是何人的預測。於每一輪迴進行時，各 成員藉由獲知別人的意見，可慢慢修正自己的預 測，直至最後達成所有成員皆可接受之預測為 止。此法可避免少數成員支配會議，以致無法獲 知其它較沉默成員之意見。 一組織內來自不同部門之主管形成一委員會，負 現有產品或 責擬定銷售預測。各主管對產品或市場皆具有一 勞務，及新產 定程度之了解，亦可能事先有幕僚人員為其準備 品或勞務 資料。通常所達成的預測為一折衷的預測。此法 為最常見的定性預測法。 各地區之銷售人員負責地區之銷售預測，然後各 現有產品或 地區預測加總為未來的年度預測。銷售主管可適 勞務 時修正此加總預測，以形成一較實際或可達成的 預測。此法適用於銷售體制健全及銷售人員直接 售貨給顧客之公司。
11
平均法
天真預測法(naive forecasts)
移動平均法(moving average method)
加權移動平均法(weighted moving average method)
指數平滑化法(exponential smoothing method)
預測
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天真預測法
嗯, 請給我一分鐘想想 .... 上週我們已銷售250 個輪胎.... 所以下週我 們將要銷售....
各種預測技巧的共同特徵
假設正常系統 過去 ==> 未來
因為隨機變異以致預測很難達到完美
群體的預測比個別預測更為精確 預測的正確性隨時間延長而降低
我看到你這學期會 得到一個A.
預測
1
預測之策略性角色1
✓ Focus on supply chain management
✓ Short term role of product demand ✓How inventory is needed ✓How much product ot make ✓How much material to purchase ✓What kinds of transportation that will be needed ✓Where plants, warehouses, and distribution centers will be located
預測
8
預測方法 消費者調查法 (survey of customers)
歷史類此法 (historical analogy)
市場研究法 (market research)
內容
用途
直接訪問消費者未來欲購買之數量，然 現有產品 後加總消費者之欲購買數量以形成一銷 或勞務 售預測。此法適用於顧客不多或作工業 銷售之公司。 當推出新產品時，若過去有一類似產品 新產品或 經歷過引入、成長等產品生命週期之階 勞務 段，則可根據其市場銷售記錄，輔以主 觀之判斷，以擬定此一新產品之銷售預 測。 有市場調查(market survey)法與市場測試 新產品或 (market test)法。前者針對消費者寄發問 勞務 卷電話訪談或實地訪問，以收集資料及 進一步分析與形成測試。後者則針對某 一目標區域做銷售預測，並以之建立對 全體市場之預測，適用於新產品或現有 產品進入一新市場。
預測
13
移動平均法(Moving Average)
900 800 700
600 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
MAn =
n
Di
i=1
n
預測
Actual MA3 MA5
14
加權移動平均(Weighted Moving Average)法
預測
5
預測之分類
預測種類 時間涵蓋 特性
應用範圍 預測實例
長程預測 數年
一般、廣 產品計劃、 某一新產品
泛、時常是 新設施計 或舊產品線
定性描述 劃、廠址選 未來數年之
擇
銷售
中程預測 半年至一 較具體、明 生產計劃、 年度物料需
年半
確、使用較 產能規劃、 求預測、每
多數學模 資金需求計 一產品線之
預測
9
時間數列預測法
趨勢 - 資料中漸進而長期的移動 季節變動 - 資料中短期而規則性的變動 循環 - 在一年以上的時間內，呈波狀的變動 不規則的變動 - 由於不尋常的情況所產生的 隨機變動 - 偶然發生
預測
10
趨勢、季節變動、循環變動、隨機變動與不規則變動
不規則 變動
趨勢
循環
季節變動
預測
90 89 88
式
劃等
銷售預測
短程預測 數周至一 具體、詳 勞力及設備 每一產品項
季或半年 細、使用數 排程、存貨 目之週銷售 學模式 變動計劃等 預測、現金
需求預測
預測
6
預測之方法
定性法(Qualitative methods)
主管的意見 銷售人員的意見 消費者調查 德菲法(Delphi method)
defective items
✓ Necessary for strategic planning
預測
3
優良預測須具備的條件
時間性
正確性 可靠性
書面化
預測
4
預測步驟 “預測”
步驟6 檢視預測 步驟5準備預測 步驟4 搜集與分析適當的資料 步驟3 選取預測的方法
步驟2 建立預測所需的基準時間 步驟1 決定預測的目的