Краткое содержание

arXiv:2511.13608v1 Announce Type: cross Аннотация: Конформное предсказание — это мощный пост-обработочный фреймворк для квантификации неопределённости, который обеспечивает свободные от распределения гарантии покрытия. Однако эти гарантии критически зависят от предположения о перестановочности. Это предположение фундаментально нарушается в данных временных рядов, где временная зависимость и сдвиги распределения являются повсеместными. Как следствие, классические split-conformal методы могут давать интервалы предсказания, которые не обеспечивают номинальную достоверность. Данный обзор объединяет последние достижения в методах конформного прогнозирования, специально разработанных для работы с неперестановочными данными. Сначала мы излагаем теоретический фундамент, выводя гарантии на конечных выборках для split-conformal предсказания в условиях слабой зависимости. Затем мы рассматриваем и классифицируем современные подходы, которые смягчают последовательную зависимость путём перевзвешивания калибровочных данных, динамического обновления распределений остатков или адаптивной настройки целевых уровней покрытия.