Преимущества методов интервального анализа данных:

• Решение практических задач с интервальной неопределённостью в данных. 1 Интервальный анализ позволяет находить или оценивать параметры объекта, когда данные об нём не известны точно. 1
• Строгий учёт ошибок округления при вычислениях с числами с плавающей точкой на цифровых ЭВМ. 1 Интервалы позволяют одновременно представлять приближённое значение и его погрешность. 5
• Новые подходы к решению традиционных математических задач. 1 Например, методы глобальной оптимизации, основанные на интервальном анализе, способны исследовать целые куски области определения целевой функции и не терять решений-оптимумов. 1

Недостатки методов интервального анализа данных:

• Ограниченная информация. 2 Интервальные переменные дают ценную информацию о количественных данных, но не отражают всех аспектов явления. 2 Для полного понимания может потребоваться дополнительная качественная или контекстуальная информация. 2
• Предположение о равных интервалах. 2 Интерпретация интервальных переменных предполагает равные интервалы между значениями, но это предположение не всегда верно, что может повлиять на точность и достоверность анализов. 2
• Чувствительность к выбору шкалы. 2 Разные шкалы могут давать разные результаты и интерпретации. 2