# 時系列予測の不確実性制御 ## 定義 時系列予測の不確実性制御は、基盤モデルの初期予測を補正・較正・確率化し、予測区間、同時予測領域、将来軌跡、または異常検知の統計的証拠として信頼できる形に変換する処理群である。予測補正、共形較正、確率的出力モデリング、異常スコア処理を含む。([[@2026__arXiv__Post-Training in Time Series Foundation Models A Unifying Framework - Chapter 7 Output Processing and Uncertainty Control Methods]]) ## 横断的知見 ## 未解決の問い - 時系列依存、非定常性、多期間誤差相関のもとで、被覆率と予測集合の鋭さを同時に保つにはどうするか。([[@2026__arXiv__Post-Training in Time Series Foundation Models A Unifying Framework - Chapter 7 Output Processing and Uncertainty Control Methods]]) - 周辺分布だけを出すモデルから、期間間・チャネル間依存を持つ整合的な軌跡分布を効率的に生成するにはどうするか。([[@2026__arXiv__Post-Training in Time Series Foundation Models A Unifying Framework - Chapter 7 Output Processing and Uncertainty Control Methods]]) - 予測・再構成誤差をデータセット横断で比較可能な p値やイベント単位の異常証拠に変換するにはどうするか。([[@2026__arXiv__Post-Training in Time Series Foundation Models A Unifying Framework - Chapter 7 Output Processing and Uncertainty Control Methods]]) ## 関連 - ソース: [[@2026__arXiv__Post-Training in Time Series Foundation Models A Unifying Framework - Chapter 7 Output Processing and Uncertainty Control Methods]] - 上位概念: [[時系列基盤モデルの後学習]] - 文書全体: [[Post-Training in Time Series Foundation Models A Unifying Framework]] ## 出典 - [[@2026__arXiv__Post-Training in Time Series Foundation Models A Unifying Framework - Chapter 7 Output Processing and Uncertainty Control Methods]]