論文の概要: From Recoverability to Functional Use: Auditing Temporal Reports in Time-Series Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.10433v4
• Date: Mon, 17 Aug 2026 08:04:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 13:30:43.569156
• Title: From Recoverability to Functional Use: Auditing Temporal Reports in Time-Series Forecasting
• Title（参考訳）: 回復可能性から機能的利用へ:時系列予測における一時報告の検証
• Abstract要約: 正確な予測は時間的使用を正さないことを示す。 レポート制御ルーティングは、予測精度において観測された損失を伴わずに、レポート制御アライメントを大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.481986290704821
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time-series forecasters increasingly accompany numerical predictions with explicit temporal reports, such as delays or selected history, but a correct report need not describe the information actually used by the forecast. We separate this problem into three questions: whether the target temporal structure is recoverable from the observed trajectory, whether the model reports it correctly, and whether the forecast functionally depends on the reported history. For point delays, we show that accurate prediction does not imply correct temporal use: two candidate delays can become statistically distinguishable as the trajectory grows even when substituting one for the other incurs little per-step prediction error. On controlled time-series tasks, learned forecasters can remain primarily dependent on history outside the reported structure even when the target is recoverable, the report is correct, and the forecast is accurate. Finally, report-controlled routing substantially improves report--forecast alignment without an observed loss in predictive accuracy. These results motivate separate statistical and functional validation of temporal reports.
• Abstract（参考訳）: 時系列予測者は、遅延や選択された履歴などの明示的な時間的報告を伴う数値予測に随伴する傾向にあるが、正確な報告では、予測が実際に使用する情報を記述する必要はない。 対象の時間構造が観測軌道から回復可能かどうか,モデルが正しく報告可能か,予測が報告された履歴に依存するか,という3つの質問に分けた。 2つの候補遅延が統計的に区別可能であることを示し、一方が他方に代わる場合でも、他方がステップ毎の予測誤差をほとんど含まない場合であっても、軌跡が増大する。 制御された時系列タスクでは、学習した予測者は、ターゲットが回復可能であったとしても、報告された構造外の履歴に主に依存し、レポートは正確であり、予測は正確である。 最後に、レポート制御ルーティングは、予測精度で観測された損失を伴わずに、レポート制御アライメントを大幅に改善する。 これらの結果は、時間的報告の統計的および機能的検証の分離を動機付けている。

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