Проверка точности интервального прогнозирования на основе доверительных оценок вероятностей

Предложено алгоритмическое и программное обеспечение интервального прогнозирования динамических показателей на основе адаптивной вероятностно-статистической кластерной модели, когда вместо неизвестных вероятностей учитываются одновременно их точечные и интервальные оценки при выбранной доверительной вероятности. Показано, что такой комбинированный подход приводит к улучшению точности интервального прогнозирования и, как следствие, повышает качество принятия управленческих решений.

Все результаты в данной статье получены с использованием свободно распространяемого языка программирования для статистической обработки данных «R», на базе которого создан специальный программный комплекс для конечного пользователя.