在时间序列分析中，不确定性是预测和建模过程中不可避免的核心问题。以下是一些常用方法与实践指南：
常见不确定性处理方法
蒙特卡洛模拟 🎲
通过随机抽样生成多种可能的未来场景，量化预测结果的分布范围。置信区间/预测区间 📊
利用统计方法（如标准差）定义预测值的可信范围。敏感性分析 🔍
分析输入变量变化对模型输出的影响程度，识别关键不确定因素。贝叶斯方法 🧠
基于先验概率与数据更新，提供动态的不确定性估计。
应用场景
- 金融领域 💰：预测股票价格波动时的置信区间计算
- 气象预测 ☁️：通过历史数据模拟天气变化的不确定性
- 系统监控 ⚙️：评估时间序列指标（如服务器负载）的异常范围
扩展阅读
如需深入学习时间序列预测技术，可参考：
时间序列预测方法详解
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