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加權(quán)平均法（Weighted Average Forecasting）是一種基于已有數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)預(yù)測(cè)值進(jìn)行平均的方法，它利用已知的一系列數(shù)值，將之前的數(shù)據(jù)加權(quán)平均以計(jì)算出未來(lái)的一系列預(yù)測(cè)值。加權(quán)平均法是一種基本的時(shí)間序列分析方法，它根據(jù)過(guò)去的數(shù)據(jù)和權(quán)重來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的值。具體來(lái)說(shuō)，加權(quán)平均法使用時(shí)間或數(shù)據(jù)集中的多個(gè)值，將每個(gè)值乘以一個(gè)系數(shù)（或“權(quán)重”），然后將所有乘積相加以計(jì)算預(yù)測(cè)值。當(dāng)一個(gè)模型有多個(gè)因素，而這些因素在不同時(shí)間段都有不同的重要性時(shí)，加權(quán)平均法就特別有用。首先要確定數(shù)值的權(quán)重，比如最近的銷量要比前幾個(gè)月的要重要，這樣可以更好的客觀的表現(xiàn)未來(lái)的數(shù)據(jù)，權(quán)重的選取要根據(jù)實(shí)際情況，根據(jù)實(shí)際情況也可以根據(jù)這些數(shù)據(jù)來(lái)變動(dòng)權(quán)重。拓展知識(shí)：加權(quán)平均法也是動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)模型的一部分，這類模型會(huì)適應(yīng)輸入數(shù)據(jù)的變化情況，使得預(yù)測(cè)的結(jié)果更加精確準(zhǔn)確。