本文主要利用一些常规方法对北京近十年来的气温数据进行统计分析,通过不同的方法得出不同的统计模型,然后利用得出的统计模型计算出预测值并将其与真实值进行对比,把相对误差最小的统计模型作为北京某个月份的预测模型,并利用该模型进行短期预测。本文详细给出了北京气温的时间序列统计模拟函数并进行预测,该方法同样适用于用电量等其它波动。另外,本文还利用区间估计和方差分析对气温进行估计和预测,得到了一些具体的预测公式。本文的内容可分为三部分:第一部分介绍了本文的研究背景以及研究方法,另外还简单地介绍了数理统计中的两个重要方法:区间估计和方差分析。第二部分是利用时间序列分解法对所收集的气温数据进行分析和预测。本部分主要选用回归直线趋势法与二次曲线趋势法对数据进行分析并得出了相应预测的公式。第三部分主要利用了线性回归法,灰色预测理论以及聚类分析等方法分别对上述数据进行分析并得出了预测公式,同时利用得到的预测公式计算出预测值,将相对误差最小的预测公式作为最理想的预测模型。