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移動平均預(yù)測
移動平均預(yù)測方法是一種比較簡單的預(yù)測方法。這種方法隨著時間序列的推移，依次取連續(xù)的多項數(shù)據(jù)求取平均值，每移動一個時間周期就增加一個新近數(shù)據(jù) ，去掉一個遠(yuǎn)期數(shù)據(jù) ，得到一個新的平均數(shù) 。由于它逐期向前移動，所以稱為移動平均法。由于移動平均可以平滑數(shù)據(jù) ，消除周期變動和不規(guī)則變動的影響，使得長期趨勢顯示出來，因而可以用于預(yù)測。
例如，圖顯示了某企業(yè)近 10 個月的銷售數(shù)據(jù) ，要以三個月為計算周期使用移動平均的方法來預(yù)測下一個月的銷售額，可以這樣操作：

在 C4 單元格中輸入下面的公式并向下復(fù)制填充至 C11 單元格：
=AVERAGE(B2：B4)
此時 C 列所得的序列就是這組銷售額以三個月為周期的移動平均值，其中最后一個 C11 單元格的移動平均值就是下一個月的銷售額預(yù)測值，如圖所示。

線性回歸預(yù)測
圖顯示了某生產(chǎn)企業(yè)近 10 個月的產(chǎn)量及其能耗數(shù)據(jù) ，通過繪制 X/Y 散點圖可以發(fā)現(xiàn) ，產(chǎn)量和能耗兩組數(shù)據(jù)基本呈線性關(guān)系。假定下一個月的計劃產(chǎn)量為 2100 ，要根據(jù)已知的數(shù)據(jù)對下一個月的能耗進(jìn)行預(yù)測，可以使用下面的公式：

=TREND(C2：C11,B2：B11,2100)
TREND 函數(shù)通過最小二乘法返回線性擬合的值，其語法為：
TREND(known_y’s,known_x’s,new_x’s,const)
其中第一參數(shù)是已知的目標(biāo)值序列，第二參數(shù)是已知的變量值序列，第三參數(shù)是需要預(yù)測的目標(biāo)值所對應(yīng)的變量值。將數(shù)據(jù)表中的數(shù)據(jù)代入就可以通過線性擬合運算得到相應(yīng)的預(yù)測值。
除了 TREND 函數(shù)外， FORECAST 函數(shù)也可以進(jìn)行線性回歸的預(yù)測，其公式為：
=FORECAST(2100,C2：C11,B2：B11)
以下是 FORECAST 函數(shù)的語法，與 TREND 函數(shù)在參數(shù)的排列位置上稍有區(qū)別：
FORECAST(x,known_y’s,known_x’s)
上述公式的預(yù)測結(jié)果均為 875.23 ，即表示采用線性回歸模型進(jìn)行預(yù)測的情況下，產(chǎn)量達(dá)到 2100 時其能耗將達(dá)到 875.23 。
除此以外，還可以通過函數(shù)公式計算線性擬合方程 y=kx+b 中的斜率 k 和截距 b 的參數(shù)取值。
計算斜率可以使用函數(shù) SLOPE ，其語法為：
SLOPE(known_y’s,known_x’s)
因此計算此例中線性擬合方程的斜率可以使用下述公式：
=SLOPE(C2：C11,B2：B11)
計算截距可以使用函數(shù) INTERCEPT ，其語法為：
INTERCEPT(known_y’s,known_x’s)
因此計算此例中線性擬合方程的截距可以使用下述公式：
=INTERCEPT(C2：C11,B2：B11)
結(jié)合上述兩個函數(shù)的計算結(jié)果，產(chǎn)量達(dá)到 2100 時所需能耗的預(yù)測公式也可以變化為：
【excel多元線性回歸分析表步驟如何用excel做回歸分析】 =SLOPE(C2：C11,B2：B11)*2100+INTERCEPT(C2：C11,B2：B11)