Какие основные преимущества и недостатки имеют детерминированные модели прогнозирования?

Некоторые преимущества детерминированных моделей прогнозирования:

• Простота и наглядность. investfuture.ru Детерминированные модели основаны на чётких математических уравнениях, их легко использовать и понимать. investfuture.ru
• Точность предсказаний. investfuture.ru При наличии всех необходимых данных модели могут давать точные и надёжные предсказания. investfuture.ru
• Эффективность в вычислениях. www.analyticsvidhya.com Детерминированные модели требуют меньшей вычислительной мощности, чем их стохастические аналоги. www.analyticsvidhya.com
• Подходят для сценариев с ограниченной доступностью данных. www.analyticsvidhya.com Для точных прогнозов таким моделям нужно меньше данных. www.analyticsvidhya.com

Некоторые недостатки детерминированных моделей прогнозирования:

• Отсутствие гибкости. investfuture.ru Модели могут оказаться неэффективными в случае изменений условий или неожиданного поведения системы. investfuture.ru
• Трудности с измерением. investfuture.ru В реальных условиях часто невозможно точно измерить все переменные, что может снизить точность предсказаний. investfuture.ru
• Не учитывают неопределённость и случайность. www.analyticsvidhya.com Это присуще многим реальным ситуациям, что приводит к потенциальным неточностям в прогнозах. www.analyticsvidhya.com