Методы линейной и экспоненциальной аппроксимации в прогнозировании отличаются подходом к описанию данных и прогнозу. 15

Линейная аппроксимация предполагает использование прямой линии для описания набора данных. 1 Она применяется в простых случаях, когда точки данных расположены близко к прямой. 1 Линейная аппроксимация хороша для величины, которая увеличивается или убывает с постоянной скоростью. 1

Экспоненциальная аппроксимация заключается в том, что ряд динамики сглаживается с помощью скользящей средней, в которой веса подчиняются экспоненциальному закону. 5 Экспоненциальная средняя является характеристикой последних значений ряда динамики, которым присваивается наибольший вес. 5 Метод применим при постоянном объёме потребления, а также при изменении структуры потребления, например, с учётом сезонных колебаний. 5

Таким образом, основное отличие в том, что линейная аппроксимация фокусируется на прямой линии тренда, а экспоненциальная аппроксимация — на сглаживании данных с учётом последних значений ряда динамики.