예보관이 충분한 정확한 데이터를 얻을 수 있을 때 어떤 방법이 바람직합니까?

예보관이 충분한 정확한 데이터를 얻을 수 있을 때 정량 예측을 하는 것이 좋다.

정량 예측은 역사적 데이터나 요소 변수를 사용하여 수요를 예측하는 수학적 모델입니다. 이미 파악한 비교적 완전한 역사 통계를 바탕으로 일정한 수학적 방법을 이용한 과학적 처리를 통해 관련 변수 간의 규칙성 관계를 밝히고 미래 발전 변화를 예측하고 추측하는 예측 방법이다. 봉화헤드는 정량예측법도 통계예측법이라고 생각하는데, 그 주요 특징은 통계와 수학 모델을 이용한 예측이다.

분류:

정량 예측은 기본적으로 두 가지 범주로 나눌 수 있다. 하나는 시계열 예측법이다. 이는 지표 자체의 역사적 데이터의 변화 추세를 바탕으로 시장의 진화 법칙을 예측의 근거로 찾는 것, 즉 미래를 과거 역사의 확장으로 삼는 것이다. 시계열 예측 방법에는 평균 평활법, 추세 외삽 법 및? 계절 변화 예측 방법 및? 마르코프 시계열 예측 방법.

다른 하나는? 인과분석, 일원회귀법, 다원회귀법, 투입생산법 포함. -응? 회귀 예측 방법은 인과 분석에서 매우 중요한 방법이다. 그것은 한 지표와 다른 지표의 역사와 실제 변화에서 그것들 사이의 규칙성 관계를 탐구하여 미래를 예측하는 기초로 삼는다.

시계열의 각 기간에 대한 값은 동시에 작동하는 여러 가지 요소를 종합적으로 반영한 것입니다. 일반적으로 이러한 요소는 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다.