贝叶斯模型和变差的因素分析(AFT)法的结合，即德尔菲法。它可以通过统计和概率来预测服从某一对数几何分布的变量的差异或衰减的情况，如时间序列差异中的平均值、方差和趋势的估计。德尔菲法假定每个变量拥有其潜在的不可观测的本性过程(latentprocess)，这个过程是某种随机过程，这些过程的总体参数包括其期望和方差。此外，如果变量存在多次评估，则也可以估计相关系数。在定量预测的术语中，通常将其称为动态预测模型。