Ein quantitatives Modell der Prognose verwendet mathematische und statistische Techniken, um zukünftige Werte basierend auf historischen Daten vorherzusagen. Diese Modelle nutzen numerische Daten und Algorithmen, um Trends, Muster und Beziehungen zu identifizieren. Zu den gängigen Methoden gehören: 1. **Zeitreihenanalyse**: Modelle wie ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) analysieren Datenpunkte, die in regelmäßigen Abständen gesammelt wurden, um zukünftige Werte vorherzusagen. 2. **Regressionsanalyse**: Diese Methode untersucht die Beziehung zwischen einer abhängigen Variable und einer oder mehreren unabhängigen Variablen. 3. **Maschinelles Lernen**: Algorithmen wie Entscheidungsbäume, neuronale Netze und Support Vector Machines werden verwendet, um komplexe Muster in den Daten zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Diese Modelle sind besonders nützlich in Bereichen wie Wirtschaft, Finanzen, Wettervorhersage und vielen anderen, wo genaue Prognosen entscheidend sind.