簡單平均法是假定1―8月份的銷售額對9月份的銷售額預測值的影響都是一樣的；而移動平均法是假設接近9月份最近的幾個月影響更大。 如果把5、6、7、8四個月的銷售額作為觀察值，加以平均，所得的預測結果更接近實際。 該企業本年9月份的預測銷售額是577.5萬元。 3、加權移動平均法 前兩種方法都是用平均的方法求得預測值，而實際必須考慮各個月的銷售額對9月份銷售額的影響程度，由此進行加權平均，即加權移動平均法。 權數根據經驗所定，此法所得預測結果比簡單平均法更精確。 其計算公式： 其中，w表示權數。 如果觀察值仍取5、6、7、8四個月，根據每個月的數值的9月份預測值的不同影響程度確定權數分別為5月份（w1）為0.2；6月份（w2）為0.2，7月份（w3）為0.3，8月份（w4）為0.3，權數之和為1。 該企業本年9月份的預測銷售額是578萬元。 因果關系分析法 即利用市場營銷活動中各種因素之間的因果關系，找出影響預測結果的主要原因，並計算出原因與結果之間的數量關系，根據此數量關系測算出預測值的方法。 此結果比較准確，但需要一定的數學知識與計算技術。 1、回歸分析法 即通過分析事物發展變化的原因，找出原因和結果之間的聯系，用數學模型以預測事物未來發展趨勢的方法。 根據有關影響因素的多少和資料數據的多寡又分為一元線性回歸法、多元線性回歸法，非線性回歸性等。 這里將一元線性回歸法作一介紹。 一元線性回歸分析法的數學模型為：y=a+bx 其中：y表示因變量（預測值） x表示自變量（引起事物變化的某些因素） a、b表示回歸系數 n表示觀察值數目 回歸系數的計算公式： 例：某企業經過連續觀察，發現某產品的銷售與廣告支出相關，統計資料見表4-5。 求當廣告費用為9.5 萬元時，該產品的銷售量預測值。 首先用列表式計算有關數據（表4―5），並計算回歸系數a、b。 第122頁完，請繼續下一頁。喜歡 寫心網 writesprite.com 作品，請記得按讚、收藏及分享
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《柯特勒行銷管理》
第122頁
