1. Методы временных рядов: используются для прогнозирования значений случайной величины на основе ее предыдущих значений. Эти методы включают в себя ARIMA (авторегрессионная интегрированная скользящая средняя), SARIMA (сезонная авторегрессионная интегрированная скользящая средняя) и другие.

2. Методы регрессии: используются для прогнозирования значений случайной величины на основе ее связи с другими переменными. Эти методы включают в себя линейную регрессию, логистическую регрессию и другие.

3. Методы машинного обучения: используются для прогнозирования значений случайной величины на основе обучения модели на исторических данных. Эти методы включают в себя деревья решений, случайный лес, нейронные сети и другие.

4. Методы экспертных оценок: используются для прогнозирования значений случайной величины на основе мнения экспертов. Эти методы включают в себя метод Делфи, экспертные опросы и другие.

5. Методы симуляции: используются для прогнозирования значений случайной величины на основе моделирования случайных процессов. Эти методы включают в себя метод Монте-Карло и другие.

6. Комбинация методов: часто используется комбинация различных методов для повышения точности прогнозирования. Например, можно использовать методы временных рядов и машинного обучения вместе для прогнозирования значений случайной величины.