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人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？这里我整理了一些优秀的范文，希望对大家有所帮助，下面我们就来了解一下吧。
因果预测分析法最常用的是篇一
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因果预测：通过寻找变量间因果关系，分析自变量对因变量的影响程度。适用于存在关联关系的数据预测。
1、回归分析法：数理统计方法，建立自变量与相关随机变量的回归分析模型，预测随机变量的未来值。按分析中自变量个数分一元回归、多元回归;按自变量与因变量关系分线性回归、非线性回归。
2、弹性系数法：通过计算2变量相对变化弹性关系预测，衡量某变量的改变所引起的另1变量的相对变化。
3、消费系数法：对某产品的消费者分析，认识和掌握消费者与产品的数量关系。
一、一元线性回归
——条件：预测对象与主要影响因素间存在线性关系
三、非线性回归 —— 前提：如非线性关系可通过取对数变成线性关系
1、y = e a + bx 对数模型 ln y = a + bx
2、y = ab x 对数模型 lg y = lg a + x*lg b 用最小二乘法对模型估计，计算a、b;求出置信区间;修正
四、弹性系数分析
优点：计算方便、成本低、需要数据少、灵活广泛;缺点：局部性、片面性、粗糙
(一)收入弹性 = 购买量变化率/收入变化率 =(δq/q)/(δi / i) —— 商品价格保持不变
(二)价格弹性 = 购买量变化例/价格变化例 =(δq/q)/(δp/ p) —— 收入水平保持不变
(三)能源需求弹性：反映包括社会总产值、国内生产总值、工农业总产值、国民收入、主要产品产量
能源的国内生产总值弹性 = 能源消费量变化比例 / 国内生产总值变化比例 =(δe/e)/(δgdp/gdp)
五、消费系数法
步骤：①分析产品所有消费部门或行业现存和潜在市场;②分析产品在各部门或行业消费量与各行业产品产量，确定消费系数;③确定各行业规划产量，预测消费需求量;④汇总。
延伸性预测：根据市场各种变量的历史数据的变化规律，对未来预测。
适用于有时间序列关系的数据预测
条件：①预测变量的过去、现在和将来的客观条件基本保持不变;②预测变量的发展过程渐变。
一、简单移动平均法： ft+1 = 1/n σx i 属于平滑技术，变化趋势较原始数据变化幅度小
适用于短期预测，以月或周为单位的近期预测;对原始数据预处理
n值越小，表明对近期观测值预测的作用越重视，预测值对数据变化的反应速度也越快，但预测的修匀程度较低，估计值的精度也可能降低。反之n值越大，预测值的修匀程度越高，但对数据变化的'反映程度较慢。因此，n值的选择无法二者兼顾，应视具体情况而定。一般3—200，视序列长度和预测目标情况而定。
二、指数平滑法：指数加权平均法，实际是加权的移动平均法，它是选取各时期权重数值为递减指数的均值方法。通过某种平均方式，消除历史统计序列中的随机波动，找出其中主要的发展趋势。
一次指数平滑 ft =αx i +(1-α)ft-1 ——适用于市场观测呈水平波动，无明显升降趋势的预测
这种方法与简单移动平均法相似，两者之间的区别在于：简单指数平滑法对先前预测结果的误差进行了修正，因此这种方法和简单移动平均法一样，都能够提供简单适时的预测。
以本期指数平滑值作为下期的观测值。α是前一观测值和当前观测值之间的权重。大的α导致较小的平滑效果，较小则产生客观的平滑效果，α接近0，新预测值只包含较小的误差修正因素。
观测值稳定水平发展，α取0.1—0.3;波动较大，取0.3—0.5;波动很大，取0.5—0.8
初始值f0实质是序列起始点前历史数据的加权平均值。当时间序列数>20，f0=x1;<20，取前3—5平均值。
三、成长曲线模型：反应时间序列呈s型增长曲线 yt = e(k +abt) 取对数 ln yt = k+ abt
四、季节变动分析
季节变动按照数据的时间序列，有升降趋势和水平趋势，包括季节指数趋势法和季节指数水平法两种。
(一)季节指数水平法 yt = y*f t y—前1个月或所有月的平均水平，f t—季节指数
适用于无明显升降趋势，主要受季节变动和不规则变动影响的时间序列，一般需3—5月/季的历史数据
程序：①数据分析，形成数据序列;②计算各年同月平均值yi;③计算所有月平均值y;④计算各月季节比率f t =yi/y;⑤计算预期趋势值一般采用最近年份平均值yt -1;⑥计算预测年各月预测值= yt -1 f t
(二)季节指数趋势法 yt =(a + bt)f t ——适用于存在季节变动，各年(或同月)呈升降趋势
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