EXCEL预测趋势功能讲义
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。
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。
Excel如何进行数据预测和趋势分析
Excel如何进行数据预测和趋势分析在今天的数据时代，数据预测和趋势分析已经成为了企业、机构以及个人重要的决策工具。
在Excel中进行数据预测和趋势分析可以帮助我们更好地掌握数据的变化规律，更好地制定计划和决策。
首先，我们需要明确什么是数据预测和趋势分析。
数据预测是通过历史数据来推测未来的发展趋势，而趋势分析则是通过对历史数据进行分析，找到数据变化的规律和趋势。
这两者密不可分，通过对历史数据的预测和趋势分析可以帮我们更好地预测未来可能出现的情况，更好地制定应对策略。
在Excel中进行数据预测和趋势分析，我们可以通过以下几种方法：一、趋势分析法趋势分析法是一种通过数学统计方法，对一组数据进行分析，找到数据变化趋势的方法。
通常采用线性回归、曲线拟合等方法来进行分析。
在Excel中，我们可以使用“趋势线”功能来进行趋势分析。
具体方法如下：1、在Excel中选择需要进行趋势分析的一组数据，点击“插入”菜单中的“散点图”功能。
2、打开“设计”菜单中的“添加图表元素”，选择“趋势线”并选择线性趋势线或非线性趋势线。
3、根据需要，我们可以对趋势线进行进一步的设置和修改，比如选择线性或非线性方程、预测将来的趋势等。
二、移动平均法移动平均法是一种通过对一组数据进行滑动平均，来找到数据变化趋势的方法。
它适用于数据变化比较平稳的情况。
在Excel中，我们可以使用“移动平均”功能来进行分析。
具体方法如下：1、在Excel中选择需要进行移动平均的一组数据，点击“数据”菜单中的“数据分析”功能。
2、在弹出的“数据分析”对话框中选择“移动平均”功能，并输入参数，比如窗口大小、移动平均次数等。
3、点击“确定”，Excel会自动生成移动平均图表，可以通过该图表来观察数据变化趋势。
三、指数平滑法指数平滑法是一种通过对一组数据进行加权平均，来预测未来数据的方法。
它适用于数据变化比较平稳的情况。
在Excel中，我们可以使用“指数平滑”功能来进行分析。
如何用EXCEL进行市场预测和趋势分析
如何用EXCEL进行市场预测和趋势分析在如今的商业环境中，数据的分析和市场预测成为了企业决策的重要依据。
Excel，以其灵活的操作界面和强大的分析功能，被广泛应用于市场分析的各个方面。
接下来，我们将探讨如何利用Excel进行市场预测和趋势分析，从数据整理到图表分析，逐一解锁功能的奥秘。
数据整理与清洗在进行市场预测之前，第一步是确保数据的准确性和完整性。
无论是销售数据、客户反馈还是市场调查结果，都需要经过整理。
清除缺失值和异常值：使用Excel的条件格式化功能可以快速识别出缺失值和异常值。
将这些数据筛选出来后，可以选择删除或用合理的平均值进行填充。
分类与编码：确保数据具有一致的格式。
例如，将地区或产品类别统一编码，并以列的形式保留，让后续分析更加高效。
数据标准化：为了更好地进行对比，考虑对数据进行标准化处理，例如将所有销售额转换成同一货币单位，以免引起误解。
运用基本统计分析完成数据整理后，可以通过Excel的基本统计功能对市场进行初步分析。
描述性统计：利用“数据分析”工具，可以快速得出均值、中位数、标准差等基本统计信息。
这有助于了解数据集的总体趋势。
频率分布：利用直方图展示各个产品的销售情况，识别出高销量的产品和滞销品，帮助制定市场策略。
移动平均法及指数平滑法在市场预测中，移动平均法和指数平滑法是两种常用的技术。
移动平均法：通过计算过去几期的均值，来预测未来的销售数据。
在Excel中，可以使用AVERAGE函数，结合滚动选择的方式，轻松实现这一点。
指数平滑法：这是一种更加精细的预测方法，能够结合过去的所有数据而非仅仅几个最近的数据。
Excel中可以通过“数据分析”功能中的“指数平滑”选项轻松实现。
示例假设你有过去三年的月销售数据，可以设置一个移动平均的列，使用公式=AVERAGE(B2:B13)，B列代表过去12个月的销售额。
这样便能实时得到下一期的预测值。
趋势线与图表分析图表是展示数据变化的重要工具，Excel提供丰富的图表选项，助力趋势分析。
EXCEL预测趋势功能
b20.6905。
将参数 b 0 ，b 1
，b 2
代入公式
^
yt
b0b1tb2t2，得到各
年份预测值。
计算预测误差平方。
计算2005年预测数据为35.6186.
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。
时间序列预测法
之 指数平滑法
此时，单元格“E13”给出了一次指数平滑的预 测值，单元格区域“F6：F13”给出了预测的标准 差，实际值以及一次指数平滑法预测值同时以图表 形式给出。
曲线趋势预测法
曲线趋势预测法是利用曲线趋势模型进行预测的方法 ,常用的曲线趋势模型有抛物线和简单指数两种.当时间 序列在长时期内呈现连续的不断增长或减少的变动趋 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
曲线趋势预测法
•操作步骤
之 二次线性/多项式 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
年该产品的销售量。比较符合的模型有二次曲线和指
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
曲线趋势预测法
之 二次线性/多项式
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。
EXCEL预测趋势功能讲义
EXCEL预测趋势功能讲义导语：Excel是一款功能强大的电子表格软件，拥有丰富的数据分析和预测功能。
其中，预测趋势功能允许用户通过拟合历史数据来预测未来的趋势变化。
本文将介绍Excel中的预测趋势功能及其使用方法，帮助用户更好地利用Excel进行数据分析和预测。
一、什么是预测趋势功能预测趋势功能是Excel中的一项功能，它基于历史数据的拟合，可以使用不同的数学模型来预测未来的趋势变化。
通过预测趋势功能，用户可以更好地了解数据的变化规律并做出合理的决策。
二、使用预测趋势功能的前提条件在使用预测趋势功能之前，需要满足以下条件：1.历史数据：至少需要有一定数量的历史数据作为输入，通过这些数据来拟合趋势模型。
2.趋势预测范围：需要明确预测的时间范围，比如未来几个月或几年的趋势变化。
三、使用预测趋势功能的步骤以下是使用Excel进行预测趋势的基本步骤：1. 打开Excel并创建一个新的工作表。
2.输入历史数据：将历史数据输入到工作表中的一列中。
3.添加趋势线：选中历史数据，点击插入菜单中的“趋势线”选项。
4.选择拟合类型：在弹出的“趋势线”对话框中，选择合适的趋势线类型，比如线性、指数、多项式等。
5.配置趋势线选项：根据需要配置趋势线选项，如显示方程和R方值。
6. 绘制趋势线：点击确认按钮后，Excel会自动在工作表中绘制趋势线。
7.预测未来趋势：使用绘制的趋势线来预测未来的趋势变化，可以通过拟合方程或趋势线图表来进行预测。
四、预测趋势功能的注意事项在使用预测趋势功能时1.数据准确性：预测的准确性取决于历史数据的准确性，如果历史数据存在问题，预测结果可能也会有误差。
2.数据类型：不同类型的数据适用不同的趋势线类型，需要根据具体的数据类型选择合适的趋势线类型。
3.验证预测结果：对预测结果进行验证，比如通过与实际数据的比较来评估预测的准确性。
4.趋势的不确定性：预测结果仅仅是一种可能的趋势，未来的实际情况可能受到许多因素的影响，预测结果不一定完全准确。
Excel中的数据趋势分析与预测方法
Excel中的数据趋势分析与预测方法第一章：引言Excel作为一种常用的办公软件，具有强大的数据分析和处理功能。
数据趋势分析与预测方法是Excel中常用的功能之一。
在数据分析过程中，我们经常需要对数据的趋势进行分析，以便更好地理解数据的变化规律，并通过预测未来的趋势来做出决策。
第二章：数据趋势分析方法2.1 移动平均法移动平均法是一种常用的数据趋势分析方法。
它通过计算数据序列中一定时间段内的均值，来平滑数据的波动，以识别数据的长期趋势。
在Excel中，我们可以使用AVERAGE函数来计算数据序列的移动平均。
2.2 指数平滑法指数平滑法是一种基于指数模型的数据趋势分析方法。
它通过给予近期数据更大的权重，来反映数据的更新趋势。
在Excel中，我们可以使用EXPONENTIAL_SMOOTHING函数来进行指数平滑分析。
2.3 趋势线法趋势线法是一种通过拟合曲线来揭示数据趋势的方法。
在Excel中，我们可以使用趋势线图表工具来绘制数据的趋势线，从而更直观地分析数据的变化趋势。
常用的趋势线类型包括线性趋势线、二次趋势线和多项式趋势线等。
第三章：数据预测方法3.1 线性回归法线性回归法是一种常用的数据预测方法。
它通过拟合线性模型来预测变量之间的关系。
在Excel中，我们可以使用LINEST函数来进行线性回归分析，并通过拟合模型来预测未来的趋势。
3.2 移动平均法移动平均法不仅可以用于数据趋势分析，也可以用于数据预测。
通过计算移动平均的值，我们可以预测未来一段时间内数据的均值。
在Excel中，我们可以使用AVERAGE函数结合OFFSET函数来进行移动平均预测。
3.3 时间序列分析法时间序列分析法是一种通过研究时间序列数据的周期性和趋势性，来预测未来趋势的方法。
在Excel中，我们可以使用FORECAST函数来进行时间序列分析，并预测未来的数据趋势。
第四章：举例与案例分析通过上述章节的介绍，我们可以将所学方法应用于实际的数据分析和预测中。
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t 4
t 4
t 4
4
4
4
分别计算 yt ， t2 ， tyt
t 4
t 4
t 4
4
， (t2 yt ) ， t 4
4
t4
t 4
的值，将结
果代入（1）中，得
274 9 b0 60 b2
214 60 b1
（2）
1614 60 b0 708 b2
产量
203.8
214.1
229.9
223.7
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
220.7
198.4
时间
1980.07 1980.08 1980.09 1980.10 1980.11 1980.12
产量
207.8
228.5
206.5
226.8
247.8
259.5
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。
曲线趋势预测法
曲线趋势预测法是利用曲线趋势模型进行预测的方法, 常用的曲线趋势模型有抛物线和简单指数两种.当时间 序列在长时期内呈现连续的不断增长或减少的变动趋 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.
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 数的估计值。假定季节长度L=4，因此将估计值分为4 组，每组数据只包含同“季节”的数据。
季节变动预测法
之 不变季节指数预测法
点击excel软件菜单栏中的【工具】菜单下面的子菜 单【数据分析】。在打开的“数据分析”对话框，选 择“方差分析：单因素方差分析”，点击[确定]按钮。
在“方差分析：单因素方差分析”对话框中，“输入 区域”选择分组后的季节指数值数据区域，并且指定 分组方式为“列”分组。指定输出区域后，点击[确定] 按钮。
2 yt1
yt 2
计算数据的二阶差分，即单
元格“C3”内容为“=B3-B2”，单元格“D4”的内容为“=C4-
C3”
从二阶差分数据来看，多数二阶差分数据为-1和-1.5，由此
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 4 t 0 ，4 t3 0。
t 4
•操作步骤 （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
1980.01 1980.02 1980.03 1980.04 1980.05 1980.06
500 600
6
300
500 750
300
500 750
300
600 750
7
250
300 400
250
400 500
400
500 600
8
260
300 500
350
400 600
370
410 610
定性预测法
之 平均值法
•操作步骤
【平均值法】
输入给定的数据
比重系数法
设置“E13”单元格的内容为“=AVERAGE（H3:H10）”
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
曲线趋势预测法
•操作步骤
之 二次线性/多项式 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
年该产品的销售量。比较符合的模型有二次曲线和指
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
定性预测法
•原理 1、平均值法是根据两组分解物质的某种平均值来判
断两物质范围的解题方法。 2、比重系数法是根据各个因素对结果影响的比重
进行加权平均来预测结果的方法。 3、中位值法是以一组数据的中间数据来预测结果
的方法。
定性预测法
某公司研制出一种新兴产品，现在市场上还没有相似产品出现，因此没有历
史数据可以获得。公司需要对可能的销售量做出预测，以决定敞亮。于是该
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。
时间序列预测法
之 指数平滑法
此时，单元格“E13”给出了一次指数平滑的预 测值，单元格区域“F6：F13”给出了预测的标准 差，实际值以及一次指数平滑法预测值同时以图表 形式给出。
时间序列预测法
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 销售额 25.5 28.1 25 27.5 23.5 21.9 23.8 24.5 26 25
E13* E15+F13*F15+ G13* G15”
定性预测法
之 中位值法
•操作步骤
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
t 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
yt 9b0 b2
4
t2
t 4
t 4
4
tyt b1
4
t2
t 4
t 4
4
4
4
(t 2 yt ) b0 t 2 b2 t 4
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“=
数据 13 26 32 8
10 27 31 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。
公司成立专家小组，并聘请业务经理、市场专家和销售人员等8为专家，预测
全年可能的销售量。8为专家提出个人判断，经过三次反馈得到结果如下表所
示专家。
编号
第一次判断
最低销售量
最可 能销 售量
最高 销售 量
第二次判断
最低销售量
最可 能销 售量
最高 销售 量
第三次判断
最低销售量
最可 能销 售量
最高 销售 量
1
“=SUMPRODUCT（E15：G15,E17：G17）”，即“= E15*
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。
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
不变季节指数预测法
可变、多季节指数预测
回归分析预测法
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 要取决于预测者的经验、理论、业务水平和分析判断 能力。
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， 组内差异平方和为0.0389，总差异平方和为3.8898。 因此得到F统计量计算值为396.2625。而F分布表给出 的F临界值为3.4903。因为计算得到的F统计量大于F统 计量的临界值，所以各组数据的均值有显著差异，即 可认为季节影响存在，季节长度为4。
500
750 900
600
750 900
550
750 900
2
200
450 600
300