EXCEL预测趋势功能
Excel中的数据预测和趋势分析
Excel中的数据预测和趋势分析数据预测和趋势分析具有广泛的应用领域，可以帮助我们预测未来的趋势、做出准确的决策和制定有效的战略。
在Excel中，我们可以利用各种功能和工具进行数据预测和趋势分析。
本文将介绍在Excel中如何进行数据预测和趋势分析，并以实际案例进行说明。
一、数据预测在Excel中，数据预测可以通过以下几种方法实现：1. 移动平均法移动平均法是一种简单的数据预测方法，它通过计算一系列连续期间的平均值来预测未来的趋势。
在Excel中，可以使用"AVERAGE"函数来计算移动平均值，并将其应用于整个数据系列。
2. 线性回归分析线性回归分析可以通过建立一个数学模型来预测未来的趋势。
在Excel中，可以使用"FORECAST"函数来进行线性回归分析，并得到相应的预测结果。
3. 指数平滑法指数平滑法是一种基于历史数据加权的数据预测方法，它可以更好地反映最近数据的变动情况。
在Excel中，可以使用"EXPONENTIALSMOOTH"函数来进行指数平滑预测。
二、趋势分析趋势分析可以帮助我们了解数据的发展变化趋势，并作出相应的判断和决策。
在Excel中，可以通过以下几种方法进行趋势分析：1. 散点图法散点图法是一种常用的趋势分析方法，它可以帮助我们观察数据的分布规律和趋势走向。
在Excel中，可以使用"散点图"功能来绘制数据的散点图，并通过观察图形来判断趋势。
2. 趋势线法趋势线法是一种将数据拟合到一个数学模型中，从而预测未来趋势的方法。
在Excel中，可以使用"趋势线"功能来绘制数据的趋势线，并得到相应的方程和预测结果。
3. 移动平均法除了用于数据预测，移动平均法也可以用于趋势分析。
在Excel中，可以使用"趋势线"功能中的"移动平均"选项来绘制数据的移动平均线，从而观察数据的趋势。
如何使用Excel进行预测和趋势分析
如何使用Excel进行预测和趋势分析在当今信息化时代，数据分析和预测已经成为企业决策和个人规划的关键工具。
而Excel作为一款功能强大的办公软件，提供了丰富的数据处理和分析功能，尤其在预测和趋势分析方面具有很大优势。
本文将介绍如何使用Excel进行预测和趋势分析，帮助读者更好地利用Excel进行数据分析。
一、数据准备在进行预测和趋势分析之前，首先需要准备好相关的数据。
在Excel中，可以将数据输入到工作表的不同列中，每列代表一个变量或指标，每行代表一个观测值。
确保数据的准确性和完整性，以便后续的分析。
二、趋势分析趋势分析是通过对一组数据进行统计分析，来推测未来的发展趋势。
Excel提供了多种方法进行趋势分析，其中最常用的是回归分析方法。
1. 数据拟合在Excel中，可以使用“数据拟合”功能进行趋势线的拟合。
选择数据范围，点击“插入”-“散点图”-“散点图加趋势线”，选择合适的趋势线拟合类型，即可在散点图中显示趋势线。
2. 趋势线预测通过趋势线的拟合，可以预测未来的数值。
选择散点图中的趋势线，右键点击，选择“趋势线选项”，勾选“显示方程式”和“显示R²值”，即可在图表中显示趋势线的方程式和可决系数（R²值），帮助预测未来的趋势。
三、预测分析预测分析是根据过去的数据和趋势，对未来的值进行估计。
Excel提供了多种预测方法，包括移动平均法、指数平滑法和回归分析法等。
1. 移动平均法移动平均法是一种常用的平滑法，用于对数据进行预测。
在Excel 中，可以使用“平滑数据”功能进行移动平均计算。
选择数据范围，点击“数据”-“数据分析”，选择“平滑数据”，设置平滑期数，即可得到平滑后的数据。
2. 指数平滑法指数平滑法是一种考虑历史数据权重的预测方法，适用于对趋势和季节性影响较小的数据。
在Excel中，可以使用“指数平滑”功能进行预测计算。
选择数据范围，点击“数据”-“数据分析”，选择“指数平滑”，设置平滑系数，即可得到预测结果。
EXCEL预测趋势功能分析
EXCEL预测趋势功能分析Excel是一种功能强大的电子表格软件，除了普通的数据处理和分析功能之外，它还具备预测趋势的功能。
通过利用Excel的预测趋势功能，用户可以轻松地对未来的趋势进行预测和分析，为决策提供有力的支持。
本文将从如何使用Excel的预测趋势功能开始，分析其功能特点和应用场景，并探讨其在实际工作中的应用。
一、如何使用Excel的预测趋势功能在Excel中，预测趋势功能主要包括趋势线和移动平均线两种方法。
用户可以通过这两种方法对数据的趋势做出预测，并据此进行决策和分析。
下面我们将具体介绍如何使用这两种方法：1. 趋势线：在Excel中，用户可以通过趋势线功能创建一条用来表示数据序列趋势的线条。
具体操作如下：首先，选中想要分析的数据序列；然后，点击“插入”选项卡中的“散点图”按钮，选择“带直线的散点图”；最后，选中创建的图表，右键点击，选择“添加趋势线”，设置好趋势线的类型和其他属性即可。
2. 移动平均线：移动平均线是一种通过计算数据序列的移动平均值来预测未来趋势的方法。
用户可以在Excel中通过“数据分析”工具中的“移动平均”功能来实现。
具体操作如下：首先，点击“数据”选项卡中的“数据分析”按钮；在弹出的对话框中选择“移动平均”，输入需要分析的数据序列和移动平均的窗口大小；点击确定后，Excel将为用户生成移动平均线。
二、预测趋势功能的特点和应用场景预测趋势功能在Excel中具有以下特点和应用场景：1. 分析数据趋势：利用Excel的预测趋势功能，用户可以方便地分析数据的趋势，并在预测未来发展趋势时提供重要参考。
例如，用户可以通过观察数据的趋势线和移动平均线，了解产品销量或公司利润等指标的发展趋势。
2.判断数据的稳定性：通过对数据序列进行移动平均处理，用户可以判断数据是否具有趋势性和季节性。
如果移动平均线呈现一定的规律性，说明数据序列可能存在明确的趋势或季节性变化。
3.辅助决策分析：预测趋势功能可以为决策提供有力支持。
使用Excel进行趋势分析和预测的技巧
使用Excel进行趋势分析和预测的技巧一、简介Excel是一种功能强大的电子表格软件，广泛应用于商业和学术领域。
借助Excel的数据分析和图表功能，可以对时间序列数据进行趋势分析和预测，提供有价值的洞察和预测结果。
本文将介绍使用Excel进行趋势分析和预测的技巧。
二、数据准备在进行趋势分析和预测之前，首先需要准备好要分析的数据。
数据可以是一系列时间点的观测值，通常按照时间的先后顺序排列。
确保数据完整、准确并且没有缺失值。
在Excel中，将数据存储在一个单独的工作表中，确保每一列都有一个清晰的列标题。
三、创建趋势图1. 打开Excel并选择所需的数据范围。
2. 在Excel菜单栏中选择“插入”，然后在图表选项中选择“散点图”或“折线图”。
3. 选择合适的图表类型后，Excel将自动生成一个简单的趋势图。
4. 对生成的趋势图进行美化，包括添加标题、坐标轴标签和图例等。
四、计算趋势线在Excel中，可以使用趋势线函数来计算并绘制趋势线，以更好地描述数据的趋势。
1. 首先，在趋势图上右键单击任意一个数据点，然后选择“添加趋势线”。
2. 在弹出的对话框中选择合适的趋势线类型，如线性、多项式、指数或对数等。
3. Excel将计算并绘制趋势线，同时提供趋势线方程和相关性系数等有关信息。
4. 可以根据需要修改趋势线的格式和样式，使其更加清晰和易于理解。
五、进行预测通过趋势线的计算和绘制，可以对未来的值进行预测。
在Excel中，可以使用趋势线的方程来进行预测。
1. 找到所绘制趋势线的方程。
2. 在Excel的工作表中选择一个空的单元格，并输入要进行预测的时间点。
3. 在相邻的单元格中使用趋势线方程来计算预测值。
4. 可以根据需要复制和粘贴预测值，以便进行更多的分析和比较。
六、评估预测结果对于进行趋势分析和预测的结果，需要进行评估和验证，以检验预测的准确性和可靠性。
1. 将预测值与实际观测值进行比较，分析其吻合度和误差程度。
利用Excel的数据分析工具进行数据预测和趋势分析
利用Excel的数据分析工具进行数据预测和趋势分析在Excel中，有许多强大的数据分析工具可用于数据预测和趋势分析。
利用这些工具，我们可以通过现有数据来预测未来的数据趋势和模式。
本文将介绍如何使用Excel的数据分析工具进行数据预测和趋势分析。
一、数据准备在进行数据分析之前，首先需要准备好所需的数据。
确保数据的完整性和准确性，数据应该包括所需分析的项以及与之相关的其他变量。
二、趋势分析趋势分析是一种用于分析数据随时间变化的方法。
在Excel中，拥有多种数据分析工具可以进行趋势分析。
以下是其中几种常用工具：1.移动平均法移动平均法可以消除数据的短期波动，帮助我们更好地观察到长期趋势。
在Excel中，可以使用"AVERAGE"函数结合"OFFSET"函数来计算移动平均值，并通过图表展示出来。
2.趋势线趋势线可以用来描述数据的趋势方向和变化幅度。
在Excel中，可以使用"趋势线"功能来为数据添加线性、多项式、指数等趋势线。
3.回归分析回归分析可以用来分析两个或多个变量之间的关系，并通过建立回归方程来预测未来数据。
通过Excel的"数据分析"工具，可以方便地进行线性回归、多项式回归等分析。
三、数据预测数据预测是根据已有数据建立模型，并利用该模型进行未来数据的预测。
Excel提供了多种用于数据预测的工具，以下是其中几种常用工具：1.移动平均法预测通过计算移动平均值，可以用当前的平均值来预测未来的数据。
根据历史数据计算出的移动平均值可以作为预测的参考。
2.趋势线预测在建立趋势线后，可以使用趋势线方程来进行预测。
根据趋势线的类型和参数，我们可以预测未来的数据趋势。
3.回归分析预测通过建立回归方程，可以根据已知的自变量预测因变量的值。
使用回归方程，我们可以输入自变量的值，并得到对应的因变量的预测值。
四、图表展示在进行数据分析后，可以通过创建图表来更直观地展示数据趋势和预测结果。
曲线趋势外推预测法 excel
曲线趋势外推预测法Excel在Excel中，可以使用曲线趋势外推预测法来分析数据并预测未来的趋势。
下面是关于如何使用Excel进行曲线趋势外推预测法的详细步骤：1. 绘制趋势线首先，需要选择包含要分析数据的Excel图表。
通常，可以使用散点图或折线图来表示数据。
在图表中，将鼠标悬停在数据点上，然后单击右键，选择“添加趋势线”。
在弹出的对话框中，选择要添加的趋势线类型。
一般情况下，可以选择线性趋势线或指数趋势线。
选择后，单击“确定”按钮。
2. 计算趋势线方程添加趋势线后，Excel会显示趋势线的公式和R平方值。
R平方值是衡量趋势线与数据点拟合程度的指标，值越接近1表示拟合度越高。
要计算趋势线方程，可以复制公式的一部分，包括变量和常数，并将其粘贴到Excel的其他单元格中。
这将得到一个可以直接用于预测未来趋势的方程。
3. 预测未来趋势根据趋势线方程，可以预测未来的趋势。
将预测的未来时间值代入方程中，即可得到预测的未来趋势值。
4. 评估预测准确性为了评估预测的准确性，可以将预测值与实际值进行比较。
可以使用差异值、百分比差异或标准差等指标来衡量预测的准确性。
例如，可以使用以下公式计算百分比差异：百分比差异= [(实际值- 预测值) / 实际值] x 100%通过分析这些指标，可以评估预测的准确性和可靠性，并对模型进行必要的调整和改进。
总之，使用Excel进行曲线趋势外推预测法可以帮助分析和预测数据的未来趋势。
通过绘制趋势线、计算趋势线方程、预测未来趋势并评估预测准确性，可以更好地理解数据并做出更明智的决策。
EXCEL预测趋势功能分析
EXCEL预测趋势功能分析Excel是一个功能强大的电子表格软件，其中包含了许多强大的功能，包括预测趋势功能。
这个功能允许用户基于已有的数据来预测未来的趋势，以帮助做出更明智的决策。
下面将对Excel的预测趋势功能进行详细的分析。
首先，Excel的预测趋势功能可以应用于各种类型的数据。
无论是时间序列数据、销售数据、金融数据还是其他类型的数据，都可以使用该功能进行趋势预测。
用户只需提供正确的数据类型，并选择合适的预测模型，Excel就可以自动进行预测。
其次，Excel提供了多种预测模型供用户选择。
预测模型是根据不同类型的数据而设计的算法，可以根据数据的特征来选择最合适的模型。
Excel常用的预测模型包括线性趋势模型、非线性趋势模型、移动平均模型、指数平滑模型等等。
用户可以根据数据的特点和目标选择最合适的模型。
第三，Excel提供了多种工具和方法来评估预测模型的准确性。
预测的准确性是评估模型好坏的重要指标，Excel提供了MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、R-squared（决定系数）等常用的指标来评估模型的准确性。
用户可以通过这些指标来判断模型是否符合要求，并进行相关的调整和改进。
第四，Excel还提供了可视化工具来展示预测结果。
用户可以使用Excel的图表功能来展示预测结果，例如折线图、散点图、饼图等。
这些图表可以帮助用户更直观地理解数据的趋势和预测结果，从而做出更合理的决策。
第五，Excel还提供了灵活的数据处理功能。
在进行预测趋势分析之前，用户可能需要对原始数据进行一些处理，例如数据清洗、数据转换、数据平滑等。
Excel提供了丰富的数据处理函数和工具，可以帮助用户实现这些功能，从而提高预测模型的准确性和可靠性。
最后，Excel的预测趋势功能非常易于使用。
无论用户是否具备编程和数学建模的背景，都可以通过简单的操作来完成预测趋势分析。
用户只需按照Excel的指引，提供正确的数据和参数，点击几下鼠标，就可以得到预测结果。
Excel自动计算和预测趋势的技巧
Excel自动计算和预测趋势的技巧Excel是一款强大的电子表格软件，除了基本的数据处理和计算外，还具备一些高级的功能，如自动计算和预测趋势。
这些技巧可以极大地提高工作效率，因此在Excel的学习中是非常重要的。
一、Excel自动计算函数在Excel中，自动计算函数是最为常用的功能。
它可以快速地计算数据的平均值、总和、标准偏差、最大值、最小值等等，大大提高了处理数据的效率。
常见的自动计算函数有：SUM、AVERAGE、MAX、MIN、STDEV、COUNT等。
这些函数的使用非常简单，只需要在需要计算的单元格中输入函数名称和参数即可。
例如，要计算A1:A10单元格中的总和，只需要在一个空白单元格中输入“=SUM(A1:A10)”即可。
此外，Excel还内置了一些高级的自动计算函数，如VLOOKUP、HLOOKUP、IF、AND、OR等。
这些函数可以完成更加复杂的数据处理任务。
二、Excel趋势预测功能除了自动计算函数，Excel还具备强大的趋势预测功能。
趋势预测是指根据历史数据，预测未来的趋势和变化。
在Excel中，有多种方法可以进行趋势预测，如线性拟合、多项式拟合、指数拟合等。
1.线性拟合线性拟合是最为常见的趋势预测方法，它可以根据给定的数据集，计算出一条直线，来描述变量之间的趋势关系。
在Excel中，可以使用“数据分析”功能中的“回归”工具进行线性拟合。
具体操作如下：首先，选中需要进行趋势预测的数据集，在Excel菜单栏中找到“数据”>“数据分析”>“回归”：然后，在回归对话框中，选择要进行趋势预测的数据和预测变量：最后，点击“确定”即可得到拟合直线的方程和趋势预测结果：2.多项式拟合多项式拟合是一种比线性拟合更加复杂的趋势预测方法。
它可以根据给定的数据集，计算出一个多项式函数，来描述变量之间的趋势关系。
在Excel中，可以使用“趋势线”功能进行多项式拟合。
具体操作如下：首先，选中需要进行趋势预测的数据集，在Excel菜单栏中找到“图表工具”>“设计”>“添加图表元素”>“趋势线”>“更多趋势线选项”：然后，在趋势线对话框中，选择要进行趋势预测的数据和拟合类型：最后，点击“确定”即可得到趋势线的方程和趋势预测结果：3.指数拟合指数拟合是一种针对呈指数增长或下降趋势的数据进行趋势预测的方法。
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单元格区域“F6：F13”给出了预测的标准差，实际值
以及一次移动平均法预测值同时以图表形式给出。
时间序列预测法
•分类
之
指数平滑法
1、一次指数平滑法
2、二次指数平滑法 3、三次指数平滑法
4、霍尔特双参数现行指 （以“一次指数平滑法”为例） •下表为1980某地区平板玻璃月产量数据，运用一次指 数平滑法对1981年1月份该地区平板玻璃月产量进行预 测（取a=0.3,0.5,0.7），并计算军方误差。选择使均 方误差最小的a进行预测。 单位：t
时间序列预测法
之
指数平滑法
点击EXCEL菜单栏中【工具】菜单下面的子菜单【数
据分析】；打开“数据分析”对话框；从“分析工具”
列表中选择“指数平滑”，点击【确定】按钮。 在“移动平均”对话框“输入区域”选择原始数据所
在的单元格区域“C2：C13”，“阻尼系数”中输入
“0.3”，表示平滑系数a=0.3，“输,出区域”选择单 元格“E2”，同时选择“图标输出”和“标准误差” 复选框，点击确定按钮。
时间序列与其滞后2期，6期的时间序列相关系数取负值，
季节变动预测法
之 不变季节指数预测法 •操作步骤 （以“方差分析法”为例） 应用一次线性模型消除时间序列数据中的趋势数据， 即绘制时间序列的“XY散点图”，然后通过添加趋势 线的方式获得一次线性模型的模型方程以及趋势预测 值。 用各期的时间序列值除以其趋势预测值，得到季节指
E17+F13*F17+ G15* G17”
定性预测法
时间序列预测法
时间序列是将某种统计指标的数值，按时间 先后顺序排到所形成的数列。 时间序列预测法就是通过编制和分析时间序 列，根据时间序列所反映出来的发展过程、方 向和趋势，进行类推或延伸，借以预测下一段 时间或以后若干年内可能达到的水平。
时间序列预测法
定性预测法
移动平均法 时间序列预测法 指数平滑法
曲线趋势预测法 季节变动预测法 回归分析预测法
不变季节指数预测法
可变、多季节指数预测
定性预测法
定性预测是指根据已掌握的历史资料和直观材料， 运用个人的经验和分析判断能力，对事物的未来发展 做出性质和程度上的判断，然后，再通过一定形式综 合各方面的意见，作为预测未来的主要依据。适用于 重大问题或缺乏原式数据的预测。其预测准确程度主
^
季节变动预测法
季节变动预测法又称季节周期法、季节
指数法、季节变动趋势预测法，季节变动预 测法是对包含季节波动的时间序列进行的方 法。要研究这种方法，就要研究时间序列的 变动。
季节变动预测法
之 不变季节指数预测法
•分类
1、自相关系数法
2、方差分析法
3、简单季节预测法
4、Winters指数平滑预测法
点击EXCEL菜单栏中【工具】菜单下的子菜单【数据 分析】；打开“数据分析”对话框；从“分析工具” 列表中选择“移动平均”，点击【确定】按钮。
时间序列预测法
之
移动平均法
在“移动平均”对话框“输入区域”选择原始数据所
在的单元格区域“C2：C13”，“间隔”中输入“3”，
“输入区域”选择单元格“E2”，同时选择“图标输 出”和“标准误差”复选框，点击确定按钮。 此时，单元格“E13”给出了一次移动平均的预测值，
季节变动预测法
之 不变季节指数预测法
从方差分析所得结果可知，组件差异平方和为3.8509，
编号 最低销售量 最可 能销 售量 750 450 600 900 200 最高 销售 量 900 600 800 1500 350 最低销售量 最可 能销 售量 750 500 700 750 400 最高 销售 量 900 650 800 1500 500 最低销售量 最可 能销 售量 750 500 700 600 500 最高 销售 量 900 650 800 1250 600 第一次判断 第二次判断 第三次判断
之
移动平均法
•操作步骤 （以“一次移动平均法”为例）
•某商场2005年1~12月份彩电的销售数据如表所示，预
测2006年1月销售额，单位：万元
月份 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
销售额 25.5 28.1 25 27.5 23.5 21.9 23.8 24.5 26
25
28.1 25
1 2 3 4 5
500 200 400 750 100
600 300 500 600 220
550 400 500 500 300
6
7 8
300
250 260
500
300 300
750
400 500
300
250 350
500
400 400
750
500 600
300
400 370
600
500 410
12 8
12
13 10
24
14 27
30
15 31
9
16 10
季节变动预测法
之 不变季节指数预测法 输入给定的数据，并输入其滞后1期的时间序列。 点
击excel软件菜单中【工具】菜单下面的子菜单【数据
分析】，打开“数据分析”对话框，从“分析工具”列
表中选择“相关系统”，并点击[确定]按钮。
在打开的“相关系数”对话框中，“输入区域”选择
单元格区域，“输出区域”，并指定“分组方式”为 “逐列”，点击[确定]按钮。
季节变动预测法
之 不变季节指数预测法
此时已给出时间序列与其滞后1期所形成的时间序列
的相关系数计算值为-0.112998。重复上述操作，计算
该时间序列与其滞后2~8期的时间序列的相关系数值。
绘制时间序列自相关系数的散点图。从图中可以看出， 且绝对值很大；与滞后4期，8期的时间序列相关系数值 取正值，且值很大。由此可以判断，该时间序列存在季 节变动，且季节长度为4。
750
600 610
定性预测法
之
•操作步骤 【平均值法】 输入给定的数据 设置“E13”单元格的内容为“=AVERAGE（H3:H10）” 将“E13”单元格的内容复制到“F13”和“G13”单元 格。 设置“I13”单元格的内容为“= AVERAGE（E13: G13）” 【比重系数法】 假设最可能销售量、最低销售量和最高销售量比重 分别是0.5、0.2和0.3，则可以设置“I15”单元格内容 为“=SUMPRODUCT（E13：G13,E15：G15）”，即“= E13* E15+F13*F15+ G13* G15”
•原理
之
移动平均法
1、一次移动平均法是指将观察期的数据由远而近按 一定跨越期进行一次移动平均，以最后一个移动平均 值为确定预测值的依据的一种预测方法。 2、二次移动平均法，是对一次移动平均数再进行
第二次移动平均，再以一次移动平均值和二次移动平
均值为基础建立预测模型，计算预测值的方法。
时间序列预测法
年该产品的销售量。比较符合的模型有二次曲线和指
曲线趋势预测法
之
数曲线模型，但无法确定那一个模型能更好拟合该曲
线。 产品生产表
年份 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004
销售量
10
18
25
30.5
35
38
40
39.5
38
曲线趋势预测法
之
二次线性/多项式 模型预测
平均值法 比重系数法
定性预测法
•操作步骤
之
中位值法
设置“E17”单元格的内容为“=MEDIAN（H3：H10）
将“E17”单元格的内容复制到“F17”和“G17”单元
格
采用比重系数法中对最可能销售量、最低销售量和最
高销售量比重的设置，设置“I17”单元格的内容为
“=SUMPRODUCT（E15：G15,E17：G17）”，即“= E15*
判断可以使用二次线性模型进行预测。设定时间值为-4~4，从
而使得 t 0 ， t 3 0 。
t 4
t 4
4
4
曲线趋势预测法
之
二次线性/多项式 模型预测
因此，二次线性模型的参数估计公式可以简化为
4 4 2 yt 9b0 b2 t t 4 t 4 4 4 2 tyt b1 t t 4 t 4 4 4 4 2 2 4 (t yt ) b0 t b2 t t 4 t 4 t 4
势,其逐期增长量又大致相同时,使用直线趋势模型进行
预测为宜;如果时间序列的二级增长量大体相同,使用抛 物线趋势模型进行预测为宜;当时间序列的环比发展速 度或环比增长速度大体相同时,使用指数趋势模型进行 预测为宜.
曲线趋势预测法
•分类
1、二次线性/多项式模型预测
2、指数曲线模型
二次线性/多项式 •操作步骤 模型预测 •已知某商店某种产品销售量如下表所示。试预测2005
时间 产量 时间 产量 1980.01 203.8 1980.07 207.8 1980.02 214.1 1980.08 228.5 1980.03 229.9 1980.09 206.5 1980.04 223.7 1980.10 226.8 1980.05 220.7 1980.11 247.8 1980.06 198.4 1980.12 259.5
5、趋势比率法
6、Holt-Winters指数平滑法
季节变动预测法
之 不变季节指数预测法
•操作步骤 （以“自相关系数法”与“方差分析法”
为例）试采用自相关系数判断法判断下表的时间序列
是否存在季节变动的影响。
时间 1 2 3 4 5 6 7 8