已知某一4S店前3年的每月每种车型每款车的销售数量要求预测第四年全年每月每种车型每款车的销售数量。根据今年前3个月每月的实际销售数量，修正预测误差。

好的，这是一个销售预测问题。针对这个问题，可以使用时间序列分析方法。具体的步骤如下：

1. 收集前3年每月每种车型每款车的销售数量数据，构建时间序列模型。
2. 使用时间序列模型预测第四年全年每月每种车型每款车的销售数量。
3. 在第四年的前3个月内，记录实际销售数量。
4. 比较预测值和实际值的误差，根据误差修正模型。
5. 使用修正后的模型重新预测第四年全年每月每种车型每款车的销售数量。

需要注意的是，在修正模型时，可以考虑使用一些常见的时间序列模型（如ARIMA、Exponential Smoothing等），也可以根据具体情况自己构建模型。同时，也需要注意样本的选择和数据的处理方法，以保证模型的准确性和可靠性。