预测方法有哪些分类？ 定量预测方法有哪些？

一、预测方法有哪些分类？

市场预测方法一般可分为定性预测和定量预测两大类。

定性预测

定性预测属于主观判断，它基于估计和评价。常见的定性预测方法包括：一般预测、市场调研法、小组讨论法、历史类比、德尔菲法等。

定量预测

定量预测是使用一历史数据或因素变量来预测需求的数学模型。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展变化情况的一类预测方法。 烽火猎头专家认为定量预测方法也称统计预测法，其主要特点是利用统计资料和数学模型来进行预测。然而，这并不意味着定量方法完全排除主观因素，相反主观判断在定量方法中仍起着重要的作用，只不过与定性方法相比，各种主观因素所起的作用小一些罢了。

二、定量预测方法有哪些？

定量预测法是根据以往比较完整的历史统计资料，运用各种数学模型对市场未来发展趋势作出定量的计算，求得预测结果。

这类方法有助于在定性分析的基础上，掌握事物量的界限，帮助企业更正确地进行决策。

常用的定量预测方法主要有时间序列分析法和因果分析法。

三、销售预测的方法有哪些？

销售预测的方法:

意见收集法

时间数列分析法

年历预测法

直觉预测

产品逐项预测法

产品生命周期预测法

相关分析法

统计学方法

根据公司销售任务分解

四、预测的基本方法有哪些？

1.定性预测。也称经验判断法。时间短费用省简单易行

2时间序列分析。指将原来的销售分解为四部分来看：趋势，周期，时期和不稳定因素，然后综合这些因素，提出销售预测

3因果联系法。又称溯因方法或析因方法，是一种判断事物之间或现象之间因果关系的科学分析方法。

4模拟方法。也称模型方法。通过在实验室中设计和制作出与某自然现象或过程(即原型)相似的模型来间接地研究原型的形态，特点和规律性的方法。

五、预测课文的方法有哪些？

通过题目预测。比如《从百草园到三味书屋》题目能预测写了两个地方的内容，课文结构就清楚了。

通过关键句预测。比如《苏州园林》第二段的关键句“他们都要追求一点就是务必使游览者无论站在哪个点上，眼前总会出现一幅完美的图画”这是文章的中心句，后面的四个讲究也是关键句，能预测后面内容主要是围绕这四个方面写的。

六、需求容量预测有哪些方法？

1．定性预测方法。主要是通过社会调查，采用少量的数据和直观材料，结合人们的经验加以综合分析，作出判断和预测。它是以市场调研为基础的经验判断法。具体方法主要有：购买者意向调查法 、销售人员意见综合法、专家意见法、市场试销法。 　　 2．定量预测方法。是依据市场调查所得的比较完备的统计资料，运用数学特别是数理统计方法，建立数学模型，用以预测经济现象未来数量表现的方法的总称。运用定量预测方法，一般需具有大量的统计资料和先进的计算手段。定量预测方法大致可分为两大类，即时间序列预测方法和因果分析预测方法。时间序列预测方法主要有：水平型发展趋势、线性变化趋势、二次曲线趋势、对数直线趋势、修正指数曲线趋势、龚佩子曲线趋势。因果分析法的主要工具是回归分析技术，因此又称其为回归分析预测方法。运用回归方程进行分析预测的方法主要有 三种：一元回归预测、多元回归预测、自回归预测。

七、市场预测中的定性预测方法有哪些？

   定性预测法也称经验判断法。主要是利用市场调查得到的各种信息，根据预测者个人的知识、经验和主观判断，对市场的未来发展趋势做出估计和判断。   

常用的定性预测方法有：综合意见法、专家会议法和德尔菲法（是根据有专门知识的人的直接经验，对研究的问题进行判断、预测的一种方法，是专家调查法的一种。他是美国蓝德公司与1964年首先用于预测领域的)。

八、市场预测的方法有哪些？

市场预测主要是预测产品的需求与供给。由于市场供给的预测比较简单，一般通过对生产该产品工厂多的现有生产能力和拟建的生产能力进行统计即可计算出产品的供给。因此，一般来讲，市场预测主要指产品需求预测。市场预测方法一般分为定性预测和定量预测两大类。

定性预测是根据掌握的信息资料，凭借专家个人和群体的经验、知识，运用一定的方法，对市场未来的趋势、规律、状态作出主观的判断和描述。

定量预测是根据历史和现在的统计数据资料，选择或建立合适的数学模型，分析研究其发展变化的规律并对未来作出预测。常见的有一元线性回归分析法、弹性系数法、消费系数法、移动平均法和指数平滑法。

九、市场定性预测的方法有哪些？

主要包括：

1，类推预测法；

2，专家会议法；

3，德尔菲法。

十、预测模型建立的方法有哪些？

预测模型是基于变量之间的相关关系，通过一个或几个变量预测另一个变量的分析方法。我们可以根据自变量（预测变量或解释变量）预测因变量（应答变量或结局变量）。比如，通过久坐时长预测受试者的血液胆固醇浓度，或者根据受试者的年龄、性别、BMI等变量信息预测高血压病发病情况。此外，预测模型还可以帮助我们判断各自变量的重要性，即自变量对因变量的解释能力。举例来说，预测模型可以用来分析学历对收入的解释程度。示例如下：

根据因变量类型选择检验方法

1 连续变量

确定因变量是连续变量后，我们需要判断自变量的数量，示例如下：

1.1 只有一个自变量

简单线性回归。该检验可以基于一个连续型自变量对相应的连续型因变量进行预测，也可以评价自变量对因变量的解释力度。

1.2 包含多个自变量

多重线性回归。该检验可以通过多个自变量对相应的连续型因变量进行预测，也可以评价自变量对因变量的解释力度。

2 计数变量

泊松回归。该检验适用于分析因变量是计数变量的多因素预测模型。

注：计数变量是一个非负整数。比如，0、5、16、27是计数变量，但是2.7、5.8、18.2不是，因为它们不是整数；-2、-7、-15也不是，因为它们小于0。

计数变量不属于我们常用的变量分类，常被视为连续变量纳入分析。当计数变量比较大，多数数值超过40时，我们可以将其作为连续变量。但是当计数变量比较小，如多数数值小于10时，我们建议保留其计数变量属性，避免统计偏倚。计数变量示例如下：

菌群数量，培养基暴露24小时后可观察到的菌群数量

死亡人数，队列中每年因吸烟死于肺癌的人数

癫痫发作次数，受试者在一周内的癫痫发作次数

就诊人数，某私人诊所每天上午9:00-9:30的就诊人数

3 有序分类变量

有序多分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是有序分类变量的多因素预测模型。比如，通过年龄和收入两个变量对生活满意度（非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意）进行预测分析。

4 二分类变量

二分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是二分类变量的多因素预测模型。

5 无序分类变量

无序多分类logistic回归。该检验适用于分析因变量是无序分类变量的多因素预测模型。