预测考研人数可以通过多种方法进行，以下是几种常用的方法：
时间序列预测模型
使用ARIMA模型、指数平滑法、季节性ARIMA、灰色预测模型等。
ARIMA模型适用于处理具有趋势和季节性特征的时间序列数据。
比例关系预测
分析历年考研报名人数与应届毕业生人数之间的比例关系。
根据预测的未来比例估算报名人数。
多元回归模型
将多个影响因素（如毕业生人数、就业率、政策变化等）作为自变量，报名人数作为因变量，建立回归模型进行预测。
基于历史数据的趋势分析
观察历年考研人数的趋势，结合社会经济因素进行预测。
基于比例关系的估算
根据历年的比例关系，预测未来的报名人数。
举例来说，可以使用ARIMA模型进行预测。首先需要对数据进行预处理，包括平稳性检验和差分，然后进行模型识别和定阶，并验证模型的拟合效果。最后，根据拟合出的最优模型对未来考研人数进行预测。
例如，有研究者使用2015-2024年的数据，通过ARIMA模型预测2025年的考研报名人数。预测结果可能会显示出一定的增长率，反映出社会对高学历人才需求的增加以及个人发展及职业规划的影响。
请注意，以上方法提供的是预测值，实际报名人数可能因多种不可预测的因素而有所不同。预测结果只能作为一个参考