方法支柱 4 · 概率预测与不确定性

所属：方法论地图 03-methods.md · 文献：L-P-01~09

成熟方法

• 分位数回归、参数分布预测（正态 / NB）
• DeepAR 类分布输出
• Conformal prediction（split / adaptive / 时序）
• Scoring rules（CRPS / pinball / Winkler / Brier）
• PIT 校准检验、可靠性图

关键证据

• Gneiting & Katzfuss 2014（概率预测范式）[S]
• Gneiting & Raftery 2007（proper scoring）[S]；Winkler 1972 [S]
• Gibbs & Candès 2021（分布漂移下自适应 conformal）[S]

适用条件

• 一切需求预测（点预测是不完整交付）；库存/产能决策必须用分布。

局限

• 分布校准在漂移下退化，需要维护（见 ../protocols/calibration-maintenance.md）。

AI 时代变化

• 基础模型原生输出分布（Chronos）；conformal 提供模型无关覆盖保证；LLM 产出判断式概率。

与 DSF 的关系

• 学科默认：分布交付规范见 ../protocols/distribution-delivery.md。