从图中可以看出，销售量与时间的关系是一条曲线，因而不能用直线回归法。这条曲线与双曲线差不多，因此，我们用双曲线的函数关系式来表示这两个变量之间的关系，即：

　　因为X′，y′分别是X，y的倒数，所以销售量(y)与月份(X)的值必须要取倒数，然后根据这些倒数值，运用一元线性回归法进行计算，可求得a和b。

　　将a，b值代人上述回归方程，则有：

　　根据上述方程就可以进行预测。

　　3．基数迭加法

　　上述所介绍的两种方法，不管是一元线性回归法，还是一元非线性回归法，都是只考虑一种影响因素的因果关系分析方法。但是在实际安全管理工作中，影响某一事物发展变化的往往不仅是一种因素，而是多种因素。而且，在因果关系分析中，如果能多考虑一些影响因素，就可使安全预测更准确一些。对于有多个自变量的因果关系预测，一般要用多元回归法。但是有些简单问题，也可用基数迭加法。例如我们要预测一定时期的安全隐患yt，由于它不仅是时间的函数，而且还受到其他一系列因素的支配，如教育(z)、素质(P)、宣传(q)、技术(h )、文化(c)、法规(g)、装备(6)等因素。在这种情况下，我们可以根据以往的经验和资料，通过统计、分析、把各影响因素引起安全隐患量变化的百分比用影响系数表达，则预测公式是：

　　y_t＝y_t—1(1十z％十P％+g％十h％+c％+g％+b％+…)

　　这种方法使用比较简单，只要对各种影响因素及其影响系数估计分析正确，根据充分，就可以得出比较准确的预测结果。但这种预测方法，也只适用于诸如上述例题之类简单的多因素的因果关系。

　　对于定量预测方法还可举出许多类型，数量经济法、增长曲线法、投入产业法等。对于众多类型的定量预测方法，在实际安全管；理中要根据预测的目的、性质、要求、预测周期的长短、预测中可  能掌握的历史资料以及预测所需费用等具体情况进行恰当地选择。