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预测是决策的重要工具，它涉及对未来的不确定事件进行估计或判断。无论是企业的战略制定，还是个人生活的规划，预测都扮演着关键角色。在实际应用中，预测可分为定性预测和定量预测两大类。
经济预测是最常见的预测类型，主要包括宏观经济预测和微观经济预测。
军事预测专注于战争中的军事部署和行动研究。
科技预测则包括科学预测和技术预测：社会预测涉及人口增长、消费心理等方面，帮助企业和政策制定者做出更具针对性的决策。
进行预测时，通常遵循以下步骤：
定性预测法适用于模型缺少数据或环境剧烈变化的情况。它通过专家意见或判断得出预测结果，常用于新产品市场推广或社会趋势分析。
特尔斐法是一种匿名专家调查法，通过多轮信息反馈和统计分析，帮助决策者做出更科学的预测。该方法适用于长期或中期预测，且对专家需给予合理的激励。
专家小组法通过小组讨论，形成一致意见，适用于短期预测。其优点在于协商性强，但需注意小组组织的专业性，以避免权威干扰少数创新意见。
时间序列预测法利用历史数据，通过统计方法预测未来趋势。其基本原理包括承认事物延续性和考虑随机因素。常见形式包括简单滑动平均和加权平均预测。
滑动平均预测法分为简单滑动平均和加权平均两种。简单滑动平均法通过算术平均数预测未来值，而加权平均法则根据权重进行预测。
指数平滑预测法通过平滑系数a调整预测值，适用于具有季节性或周期性波动的数据。其公式为：
[ \hat{y}t = a \cdot y_t + (1-a) \cdot \hat{y}{t-1} ] 平滑系数a的选择可根据误差调整，常用于价格预测。回归模型预测法通过建立因果关系，利用最小二乘法求解回归系数，预测未来变量值。一元线性回归适用于单变量与单变量的关系，而二元线性回归则扩展到多变量模型。
在销售量和价格预测中，需考虑季节性波动。定性预测应结合市场调查，定量预测则采用指数平滑方法，根据历史数据调整预测模型。
名词解释：
填空：
通过以上方法和程序，预测可以更科学、更精准地支持决策-making。
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