與加權移動平均方法不同，加權移動簡單移動平均方法在計算平均的值時，對移動周期內的數據一視同仁，但根據最近的數據對預測值影響較大的特點，對移動周期進行不同的處理,與加權移動平均方法不同，加權移動簡單移動平均方法在計算平均的值時，對移動周期內的數據一視同仁，但根據最近的數據對預測值影響較大的特點，對移動周期進行不同的處理,加權移動平均模型是移動平均模型的改進,加權移動平均模型是移動平均模型的改進。

加權移動平均方法是根據同一移動段不同時刻的數據對預測值的影響程度賦予不同的權重，然后移動平均來預測未來值。與加權移動平均方法不同，加權移動簡單移動平均方法在計算平均的值時，對移動周期內的數據一視同仁，但根據最近的數據對預測值影響較大的特點，對移動周期進行不同的處理。多給近期數據權重，少給遠期數據權重，以彌補簡單Mobile平均method的不足。擴展數據:加權移動平均的方法對近期的走勢比較敏感，但如果一組數據有明顯的季節性影響，加權移動平均得到的預測值可能會有偏差。所以有明顯季節性因素時，最好不要稱重。加權移動平均模型是移動平均模型的改進。通過使用加權移動平均，可以對數據點進行逐點移動和分段平均，使不規則的數據點形成相對平滑的排列規則，距離考核期不同距離的數據通過設置權重可以發揮不同的作用。

加權移動平均方法是根據同一移動段不同時刻的數據對預測值的影響程度賦予不同的權重，然后移動平均來預測未來值。與加權移動平均方法不同，加權移動簡單移動平均方法在計算平均的值時，對移動周期內的數據一視同仁，但根據最近的數據對預測值影響較大的特點，對移動周期進行不同的處理。多給近期數據權重，少給遠期數據權重，以彌補簡單Mobile平均method的不足。擴展數據:加權移動平均的方法對近期的走勢比較敏感，但如果一組數據有明顯的季節性影響，加權移動平均得到的預測值可能會有偏差。所以有明顯季節性因素時，最好不要稱重。加權移動平均模型是移動平均模型的改進。通過使用加權移動平均，可以對數據點進行逐點移動和分段平均，使不規則的數據點形成相對平滑的排列規則，距離考核期不同距離的數據通過設置權重可以發揮不同的作用。

移動重量平均方法是每次采購存貨時，將存貨總額加上本次采購總額除以(存貨數量 本次存貨數量)。