В чем основные преимущества и недостатки стохастических моделей прогнозирования?

Некоторые преимущества стохастических моделей прогнозирования:

• Возможность учитывать неопределённость. rep.bntu.by Стохастические модели позволяют анализировать и прогнозировать различные явления, например финансовые рынки, погоду, заболеваемость. rep.bntu.by
• Адаптивность. na-journal.ru Стохастические модели могут приспосабливаться к изменениям в системе, в которой они применяются. na-journal.ru Это важно при решении проблем с выбором наилучшего решения в условиях неопределённости. na-journal.ru
• Оптимизация и улучшенное обучение. na-journal.ru Случайные процессы, например стохастический градиентный спуск или моделирование методом Монте-Карло, способствуют оптимизации и улучшению обучения моделей. na-journal.ru

Некоторые недостатки стохастических моделей прогнозирования:

• Сложность интерпретации. new.1-fin.ru Стохастический анализ может быть сложным для понимания. new.1-fin.ru
• Необходимость больших объёмов данных. new.1-fin.ru Для построения прогноза с помощью стохастического моделирования и технического анализа требуются значительные объёмы статистической информации. www.dissercat.com

Выбор между стохастическими и другими моделями прогнозирования зависит от конкретной задачи. rep.bntu.by