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它们各有自己的特点和适用范围。
一般来说，选择预测方法，既要取决于上一阶段所确定的预测课题和期限，也要参考预测者本人的专业知识结构和所具备的客观条件。
3.收集整理预测信息数据
采取任何预测方法，解决任何预测课题，都离不开丰富可靠的信息。
当然，不同的预测课题和预测方法所需要的信息决非一样，不过收集、整理信息数据的原则和方法可互相借鉴。
收集整理预测所需信息必须注意以下几个问题。
首先，惯性原则和类推原则，要求在时序上应有现在的信息和过去的信息，在空间上应有样本的信息和整体的信息。
过去信息和现在信息的获取，使得信息的收集处理又分为两个小阶段：回顾或追溯阶段以及诊断或判断阶段。
回顾或追溯阶段的任务是搜集、分析和处理关于预测对象的历史演变的信息，以便从中寻找出对象演变中稳定的、带有必然性的东西，其要求是信息的可靠性和完备性。
可靠性就是信息材料的真实性，完备性就是最大限度地扩展信息源。
为了保证信息的可靠性和完备性，应当建立和采用信息检索系统，充分运用互联网信息技术，全面收集，正确分类。
诊断或判断阶段的任务是搜集和分析关于预测对象现状的资料，把握对象的构成因素。
只有全面、清晰地了解对象诸成分的现状和联系，才有可能发现它的本质，把握它的未来。
其次，因为预测对象都受环境的影响，其中有些影响又大到足以使对象发生突变的程度，因此，收集和分析同对象相关的环境信息也是不可缺少的。
比如在对一个国家的教育事业的发展前景作预测时，就必须考虑到该国政府的经济政策、对外关系政策和该国的社会、文化、科技背景等方面的情况以及可能发生的变化。
再次，信息的价值就在于真，必须注意提高信息的准确性程度，努力使所收集的资料、数据的误差不超过预测研究所允许的范围。
在抽样时，确保调查对象的典型性、代表性；在调查时，确保观察的客观性、全面性；在整理材料时，力戒预测者本身的主观性。
在提高数据、资料的准确性方面，比较流行的方法是建立数据库，即运用计算机系统先收集各种数据，然后按某种规范化的方式储存在一种容易检索存取的系统中，以备预测时取用。
在选择预测方法和收集处理信息这两个阶段之间也有一个反馈，其目的是微调所选择的预测方法。
收集和处理哪些信息，如何来收集和处理这些信息，主要取决于所选择的预测方法。
但是根据收集到的信息的内容，有时又会发现不宜采用原来选定的预测方法。
通过反馈，选用其他的预测方法，再根据这一新方法，继续收集和处理信息。
4.编制预测方案、设计预测模型
在获得大量数据资料、并进行初步处理的基础上，就可以转入编制预测方案、设计预测模型的阶段。
这是整个预测研究的核心。
（1）编制预测方案。
根据预测对象的性质、特点，结合所选定的预测方法，以充分发挥自身知识结构优势和学术研究能力为参考因素，编制多个预选方案，注意各方案之间的排他性，并最终通过讨论比较，选择一个可行的最终方案。
（2）设计预测模型。
运用归纳、演绎的逻辑方法和其他数学方法，建立关于预测对象各种变量、参数间相互关系的结构模型。
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