Methodenbewijsdossier
Conformal Prediction (Time Series)
Conformal prediction is a distribution-free wrapper that turns any point forecaster — ARIMA, a neural network, or a machine-learning model — into valid prediction intervals using only its residuals. The time-series form was popularised by Xu & Xie (2021) and the modern tutorial treatment by Angelopoulos & Bates (2023).
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
Conformal Prediction for Time-Series Forecasting
Taxonomisch methodendossier · regression-model / econometrics
- Angelopoulos, A. N. & Bates, S. (2023). Conformal Prediction: A Gentle Introduction. Foundations and Trends in Machine Learning, 16(4), 494-591. · DOI 10.1561/2200000101
- Xu, C. & Xie, Y. (2021). Conformal Prediction Interval for Dynamic Time-Series. International Conference on Machine Learning (ICML). · URL
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Nog geen gecureerde claims
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.