预测值的计算依赖于所使用的预测模型和方法。以下是一些常见的预测计算方法及其公式：
加权移动平均法
预测值 = （最近数据 * 权重1） + （前一数据 * 权重2） + （更早数据 * 权重3） + ...
简单平均法
预测值 = （数据1 + 数据2 + ... + 数据n） / n
线性回归模型
Y = β0 + β1 * X1 + β2 * X2 + ... + βn * Xn
其中，Y是因变量，X1, X2, ..., Xn是自变量，β0, β1, β2, ..., βn是回归系数。
时间序列分析
使用ARIMA模型等，通过历史数据的时间序列模式来预测未来值。
机器学习模型
如神经网络模型，通过训练数据学习模式，然后预测新数据。
阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）
PPV = A / （A + B） * 100%NPV = D / （C + D） * 100%
其中，A为真阳性数，B为假阳性数，C为真阴性数，D为假阴性数。
Excel中的预测函数
线性回归模型：`FORECAST` 或 `LINEST` 函数
移动平均模型：`AVERAGE` 函数
指数平滑模型：`FORECAST.ETS` 或 `FORECAST.ETS.SEASONALITY` 函数
预测值的计算需要考虑历史数据、趋势、季节性因素、相关因素等，并可能需要使用统计软件或编程工具进行计算和验证。预测结果的解释和评估也很重要，通常通过计算预测误差（如均方误差、平均绝对误差）来衡量模型的预测性能