预测
学习各种预测数据的方法
除了根据平均值预测数值以外，还有其他方法。本文介绍其中三种，大家来一起学习各种预测数据的方法。 问题：预测参加研究班的10人中昨天饮酒的人数。 1、根据平均值预测 通过统计“认为偏多的人数”和“认为偏少的人数”来预測实际人数。这是根据两种数据的“几何平均值”预测数值的方法。 首先进行问卷调查。针对昨晚饮酒的人数，请研究班的出席者选择“认为偏多的人数”或“认为偏少的人数”。统计回答结果，计算总体的简单算术平均值，并分别计算认为偏多、认为偏少的几何平均值。结果如下图所示。预测值是9.6人，即10人。 2、随机回答法(根据概率计算的方法) 接下来介绍根据概率预测的方法．当难以直接询问实际情况时，可以掺杂着询问其他问题，然后根据回答的概率进行判断，得出真实的答案．以匿名的方式请回答者按照指示回答问题，然后从结果(O)的个数中算出需要预测的数值。山于数据越多概率精确度越搞，因此要求每人回答两次。 由于总共有18人，所以可以预测饮酒者足10人。
预测商品普及率
除了预测商品价格以外，我们也可以运用依据平均值进行预测的方法检验其他数据，本文就采用预测商品普及率的样例介绍。这次选用的数据是一项问卷调查的结果。通过调代，收集数据，求出预测值后与实际值作比较。 日本内阁府经济社会综合研究所曾进行了一项关于国民消费趋势的调查，笔者抽取其中的关于每年普通家庭耐用品晋及率的数据做成表格，如下图。 由于耐用品是物品，所以使用用平均值中的“几何平均值”预测普及率，并与实际普及率作比较检验误差． 根据上图所示物品，抽取电脑、洗碗机、数码相机进行问卷调查。为了预测2005年的普及率，收集了20个认为比例偏高或偏低的回答结果。求解总体回答结果的最具代表性的平均值(简单算术平均值)，得出认为偏高、认为偏低的几何平均值，如下图所示： 比较预测值与实际结果。利用几何平均值得到的预测数值与实际普及率之间的相对误差，三个项目分别是3.8、-17.l、0.9，没有较大差异(表2.10)。特别是数码相机，相对误差仅有0.9％，其预测结果与实际普及率几乎相同。
Excel数据表创建蒙特卡洛-蒙特卡洛预报概述-
该图显示了迄今为止完成的工作所产生的预测。每次重新计算工作簿时，它可能会稍有变化…但不应有太大变化。 完成的蒙特卡洛预测。预测分为四个部分…该预测净利润显示了简单的利润表，其采用的平均值所显示的每个项目。“ 关键百分位数”部分显示了销售和利润的可能值。它表明销售和利润有25％的机会等于25％行中显示的值或更少。它表明销售和利润有50％的机会等于50％行中显示的值，或者更少…等等。同样，“ 损失百分位数”值表明有17％的机会发生损失。该销售直方图显示的销售业绩，我们的模型进行的5000个销售预测之间的分配。该利润直方图显示了5000所盈利预测的分布。现在让我们创建此报告…
SPSS移动平均一点也不神秘
预测才是数据分析的真谛，通过历史数据，预测未来的各种可能性，针对预测的结果防范于未然。预测方法有很多种，包括定性以及定量方法。其中，时间序列预测，它不用过多考虑内部具体的、错综复杂的影响因素，是“历史重演”的惯性假设条件下，基于外部数据的对未来的估计。什么是移动平均？最简单，也是最常用的时间序列分析是移动平均法，任何周期的预测值都是过去几个周期观测值的平均值。要执行移动平均法，首先需要选择一个跨度，即每次移动平均的周期。例如，我们假设数据是每月的数据，跨度选择5个月，因此下个月的预测值是前5个月值得平均值。注意，跨度越大，预测序列就越平滑。SPSS统计分析工具提供了便捷的移动平均模型，今天一起来揭开它的神秘。SPSS移动平均分析实例数据“SPSS移动平均分析实例”，其中变量sales为某个公司1986-1997年间各个季度某商品的销售量数据，用移动平均法来预测1998年1季度销售额及98年2季度的销售额。 菜单操作步骤（1）“转换”——“创建时间序列”（2）将“销售量”移动至右侧框内，新的变量命名为：移动平均；（3）函数选择：先前移动平均，跨度选择5；
Excel用TREND函数预测下个月的销售额
在Excel中，如果根据趋势需要预测下个月的销售额，可以使用TREND函数预测下个月的销售额。Excel2007可使用TREND函数预测下个月的销售额。如上图所示，在B14单元格输入公式：=TREND(B2:B12,A2:A12,12) 按回车键即可预测下个月的销售额。返回预计12月份的销售额。Excel2007可使用TREND函数预测下个月的销售额。相关说明：
Excel2007如何制作预测对比图
在excel2007中，预测对比图能够帮助我们查看实际数据与我们预测的相差，应该怎么制作呢?下面随小编一起来看看吧。 Excel2007制作预测对比图的步骤 打开Excel，选中表格数据区域，单击菜单栏–插入–柱形图–二维柱形图，选择第一个簇状柱形图。 图表插入完成，选中深色的柱形，右击，弹出右键菜单，选择设置数据系列格式。 在系列选项标签中，分类间距改为150%，系列绘制在次坐标轴。 边框颜色勾选实线，颜色选择黑色。 在边框样式中为线端设置类型。 看到预测图变为了虚线框的样子，但是还不够，我们要将右侧的坐标轴删除。 再将图表标题设置在图表上方。 右侧的图例设置为顶部显示。
Excel2013实际与预测图 图表制作实例图解教程
如何直观的表达预测与实际数据之间的关系，此图表通过坐标轴设置来表达实际数据和预测数据之间的对比关系，案例功能包括更改主次坐标轴、图表格式设置等内容。操作步骤1 创建图表，首先我们得准备数据，简单输入实际与预测两行数据，选中数据区域，单击菜单栏–插入–柱形图，选择二维柱形图中的簇状柱形图。Excel2013图表制作实例：实际与预测图2 图表插入之后，右键单击蓝色表示预测的柱形，从弹出的右键菜单中，选择设置数据系列格式。Excel2013图表制作实例：实际与预测图3 右侧弹出设置数据系列格式窗格，勾选将系列绘制在次坐标轴，系列重叠0%，分类间距80%。Excel2013图表制作实例：实际与预测图4 在填充选项中，勾选无填充，继续下拉滚动条。Excel2013图表制作实例：实际与预测图
使用TREND函数来对销售额进行预测的方法
预测是对事物未来发展趋势的推测，能够协助管理者掌握情况，选择对策。在Excel 2013中，使用统计类函数TREND能够根据已有的数据对未来趋势进行预测。下面介绍使用TREND函数来对销售额进行预测的方法。1、创建工作表，输入月销售额记录并将B2：C7单元格区域数值设置为货币型，。 图1 输入数据2、在工作表中选取C2：C7单元格区域，在编辑栏中输入公式“=TREND(B2：B7)”，。完成输入后按“Ctrl+Shift+Enter”键创建数组公式，选择单元格中将得到月销售额的预测值，。 图2 输入公式 图3 获得月销售额预测值本文已经收录至：《Office 2013应用技巧实例大全》 – Excel2013应用篇
最优回归方程进行预测
上节我们说了如何求最优回归方程的方法，下面我们就使用最优回归方程进行预测。使用No.336到No.340的用于预测与检验的数据（表1）。 表1 No.336可用下述公式预测： No.336的预测值=267.58+0+23.59+0+57.47+（3.41）x45+6.99×3+86.30×4 5≈604.67′ 同样地，No.337可用下述公式预测 No.337的预测值=267.58+46.99+23.59+45.74+57.47+（-3.41）x51+6.99×0+86.30×4≈612.82′ 使用同样的方法，一直求到No.340的预测值。表2是N0.336到No.340的预测值。 表2
学习预测和因子分析
根据上节什么是因子分析的表4回归分析结果求回归方程（方程1）。这里使用上节表4下方的“系数”值求解和学习预测和因子分析。 方程1 接下来，用回归方程进行预测。此处的数据（N0.336-340）不用于回归分析，而是专门用于预测与检验（表1）。 表1 预测No.336如下： No.336的预测值=265.95+0+20.91+0+58.04+10.94+（-3.37）*45+6.74*3+84.72*4.5≈605.52′ 同样地，预测No.337如下： No.337的预测值=265.95+45.24+20.91+45.74+58.04+10.94+（-3.37）*51+6.74*0+84.72*4≈613.69′