Использование Python и набора тестов для получения интервалов, не зависящих от распределения Не менее важным, чем получение точечной оценки для приложений прогнозирования, является определение того, насколько вероятно фактическое значение будет отличаться от прогноза. Большинство прогнозов не являются точными на 100%, поэтому важно иметь хорошее представление о возможностях при реализации модели. Для моделей с лежащими в основе функциональными формами, такими как ARIMA, доверительные..