第一步：确定目标和基准线。在进行测定之前，我们需要明确我们所要预测的目标是什么，同时需要一个基准线，以便比较我们的预测结果。
举个例子，假设我们正在研究股市走势的预测精度。我们的目标是预测某个特定股票在未来一个月内的价格变动。我们可以选择过去一年的价格数据作为基准线，这样我们就可以比较我们的预测结果与实际价格的差异。
第二步：选择合适的预测模型。根据我们的目标和数据特点，我们需要选择一个合适的预测模型来进行预测。
举个例子，如果我们的数据呈现出一定的趋势和周期性，我们可以选择使用时间序列分析方法，如ARIMA模型或季节性分解法来进行预测。
第三步：准备数据并进行预测。在进行预测之前，我们需要收集和整理相关的数据，并根据选定的模型进行预测。
举个例子，如果我们选择使用ARIMA模型，我们需要收集过去一年的股票价格数据，并根据这些数据建立ARIMA模型，并预测未来一个月内的价格变动。
第四步：评估预测结果并调整模型。一旦我们完成预测，我们需要评估预测结果与实际数据之间的差异，并根据评估结果来调整我们的预测模型。
举个例子，我们可以计算预测结果与实际价格的均方根误差（RMSE）或平均绝对百分比误差（MAPE），以评估预测精度，并根据评估结果来调整模型参数或选择其他模型。
第五步：重复步骤三和四，直到达到满意的预测精度。根据评估结果，我们可能需要多次调整模型或选择其他模型，并经过多次迭代，直到我们达到满意的预测精度为止。
举个例子，如果我们的预测结果与实际价格之间的差异较大，我们可能需要重新选择模型或调整模型参数，并进行新一轮的预测和评估。
总结：测定预测精度的方法包括确定目标和基准线、选择合适的预测模型、准备数据并进行预测、评估预测结果并调整模型，以及重复进行预测和评估，直到达到满意的预测精度为止。通过这些步骤，我们可以有效地测定预测精度，提高预测的准确性。
