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必须考虑现象有无周期性变动 不必须考虑现象有无周期性变动 可以考虑也可以不考虑周期性变动 平均的项数必须是奇数
移动平均修匀法克服了对整个时间数列求平均时间跨度过大的缺点 移动平均修匀法较多地被应用于含有季节影响的时间数列 从预测效果看，移动平均修匀法比指数平滑修匀法更有优势 由于计算移动平均数所用的项数通常较小，因而移动平均修匀法不能很好地抵消偶然因素的影响
在移动平均法中，被平均的项数越多，修匀的作用就越大 移动平均法没有充分利用时间数列的全部数据信息 指数平滑法对所有的时间序列数据采取等权处理 平滑系数越大，近期数据作用越大 当时间数列变化剧烈时，应选用较小的平滑系数
含有季节影响的时间数列 无季节影响的时间数列 项数较少的时间数列 预测未来
是由一般平均数组成的 是由序时平均数组成的 其项数一定少于原数列 其基本发展趋势同原数列不一致 其基本发展趋势同原数列一致
描绘现象发展变化的骨干线都是一条倾斜的直线 时距扩大法是指把原来数列中相邻的若干项数据合并，使其变为时期属性(或时点间隔属性)较长的数列 为寻找直线趋势时间数列的变动规律，应对数据进行指数平滑修匀 从预测的角度来说，对时间数列使用移动平均修匀比指数平滑修匀效果好
由序时平均数组成 由一般平均数组成 项数比原数列少 发展趋势同原数列不一致 前后均少相等的项数
最__方准则法 移动平均修匀法 指数平滑修匀法 A、B、C均可以
应用移动平均法的关键在于步长的选择 移动平均法不能用来测定时间数列的长期趋势 一般来讲，被平均的项数越多，修匀作用就越小 如果时间序列存在自然周期，应根据周期确定步长 移动平均法是对时间数列由近及远采取具有逐步衰减性质的加权处理
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