論文の概要: A Gentle Introduction to Conformal Time Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.13608v1
• Date: Mon, 17 Nov 2025 17:12:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 18:52:09.629793
• Title: A Gentle Introduction to Conformal Time Series Forecasting
• Title（参考訳）: Conformal Time Series Forecasting 入門
• Authors: M. Stocker, W. Małgorzewicz, M. Fontana, S. Ben Taieb,
• Abstract要約: このレビューは、非交換可能データに対処するために特別に設計された共形予測手法の最近の進歩をまとめるものである。 まず,弱依存性条件下での分割等角予測に対する有限サンプル保証を導出する理論的基礎を提示する。 次に、キャリブレーションデータを再重み付けしたり、残留分布を動的に更新したり、ターゲットのカバレッジレベルをリアルタイムで調整したりすることで、シリアル依存を軽減する最先端のアプローチを調査し、分類する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Conformal prediction is a powerful post-hoc framework for uncertainty quantification that provides distribution-free coverage guarantees. However, these guarantees crucially rely on the assumption of exchangeability. This assumption is fundamentally violated in time series data, where temporal dependence and distributional shifts are pervasive. As a result, classical split-conformal methods may yield prediction intervals that fail to maintain nominal validity. This review unifies recent advances in conformal forecasting methods specifically designed to address nonexchangeable data. We first present a theoretical foundation, deriving finite-sample guarantees for split-conformal prediction under mild weak-dependence conditions. We then survey and classify state-of-the-art approaches that mitigate serial dependence by reweighting calibration data, dynamically updating residual distributions, or adaptively tuning target coverage levels in real time. Finally, we present a comprehensive simulation study that compares these techniques in terms of empirical coverage, interval width, and computational cost, highlighting practical trade-offs and open research directions.
• Abstract（参考訳）: コンフォーマル予測は、分散のないカバレッジ保証を提供する不確実性定量化のための強力なポストホックフレームワークである。 しかし、これらの保証は交換可能性の仮定に大きく依存している。 この仮定は、時間的依存と分布シフトが広まる時系列データに本質的に違反する。 結果として、古典的な分割コンフォーマル法は、名目上の妥当性を維持できない予測間隔を生じる可能性がある。 このレビューは、非交換可能データに対処するために特別に設計された共形予測手法の最近の進歩をまとめるものである。 まず,弱依存性条件下での分割等角予測に対する有限サンプル保証を導出する理論的基礎を提示する。 次に、キャリブレーションデータを再重み付けしたり、残留分布を動的に更新したり、ターゲットのカバレッジレベルをリアルタイムで調整したりすることで、シリアル依存を軽減する最先端のアプローチを調査し、分類する。 最後に,これらの手法を経験的カバレッジ,間隔幅,計算コストの観点から比較し,実践的なトレードオフとオープンな研究方向性を強調した総合シミュレーション研究を提案する。

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