简单平均预测法

比如，你的团队对季度销售额给出了三个预测：10万美元、12万美元和14万美元。它们的平均值是12万美元，很可能比任何一个单独的预测都更接近实际结果。 试试这样：请至少三个人各自独立做出预测，再算出这些数字的平均值。

这种方法靠的是误差相互抵消。每个预测者都有自己的知识、假设和偏差，因此，他们的误差往往互不相关，合在一起时就会相互抵消。

假设你要推出一款产品：营销专员预测首月能卖出5,000件，销售负责人预计能卖出8,000件，财务分析师则预测6,500件。三个数字的简单平均值是6,500件，可能比任何一个单独的估计都更准确，因为它综合了大家对顾客行为、市场状况和历史数据的不同看法。同样，在规划婚礼预算时，如果三家场地的报价分别是8,000美元、12,000美元和15,000美元，平均值11,667美元能给你一个较为均衡的预期，让你不必只依赖一个可能有偏差的估计。

预测者的背景和视角越多样，取平均的效果就越好。在商业场景中，综合销售、营销、运营和财务部门的预测，通常比任何单个部门的预测都更准确。这是因为每个团队看到的信息不同，犯的错误也不同。有些团队总是低估，有些总是高估，而这些偏差会在平均时相互抵消。更方便的是，这种方法不需要专门知识，也不需要复杂计算，只要会基本算术，你就能用。

简单平均预测法是预测研究中最经得起检验的发现之一：将多个预测结合起来，往往能比单独使用某个预测更准确。

• Armstrong（2001）：元分析表明，与使用单一方法相比，结合不同方法得出的预测往往能减少误差。简单平均法的表现也常常不逊于、甚至优于更复杂的加权方案 [1]。

• Clemen（1989）：对预测组合研究的综述证实，“预测组合原则”——组合预测通常比组成它的各个预测更准确——在从经济到天气预测的多个领域都成立 [2]。

简单平均法有一些重要的适用边界。如果预测者都有相同的系统性偏差，这种方法就会失效。比如，所有人都受同一条误导性信息影响，取平均就会保留这个错误，而不会让它抵消。如果某位专家掌握的知识确实明显优于其他人，这种方法也会遇到困难：把专家的预测与新手的预测取平均，可能会冲淡专家见解的价值。另外，社会影响也可能削弱效果。如果预测者在做出自己的预测之前，就看到了别人的预测，他们的判断会变得不那么独立，误差也会趋于一致，而不是相互抵消。