안개 예보에 사용되는 통계적 방법은 다양한 통계적 분석을 기본으로 충분한 관측값이 있다면 유용하고 효율적이라는 장점이 있다. 그러나 3차원 기상 구조와 안개 발달 과정은 고려하지 못하는 단점도 있다.
최근 안개 예보에 적용되는 두 가지 접근은 통계적 또는 물리적 방법으로 나눌 수 있다. 통계적 방법은 회귀, 상관관계, 분석, 결정 트리 등 다양한 통계적 분석에 기본을 두며 안개 예측인자(predictor)와 예측변수(predictand)의 비선형적 관계를 성공적으로 분석할 수 있는 인공 신경망, 퍼지 로직 등을 포함하고 있다. 통계적 방법은 관심 지역의 안개 입력장 변수 정보와 충분한 안개 관측값이 존재할 경우 적용가능하며 매우 유용하게 활용될 수 있다. 통계적 방법은 계산상 효율성으로 인하여 수치모델을 이용한 예보와 별개로 독립적인 도구로써 사용될 수 있으며, 수치 예보 모델과 결합하여 운영할 수 있다. 그러나 통계적 방법은 실제 3차원 기상 구조와 안개의 발달 과정을 고려하지 못한다는 단점이 있다.