Основные преимущества вероятностного моделирования перед алгоритмическими методами:

• Учёт неопределённости и изменчивости данных. 1 Это позволяет делать более точные прогнозы и принимать решения, особенно в сложных и непредсказуемых ситуациях. 1
• Возможность выявить закономерности и взаимосвязи в данных. 1 Вероятностные модели дают представление о том, как различные факторы влияют на результаты. 1
• Индивидуальный подход для каждого объекта. 4 Для каждого товара строится собственное распределение объёмов спроса, а не используются обобщённые модели. 4

Некоторые недостатки вероятностного моделирования:

• Возможность переоснащения. 1 Модель слишком специфична для обучающих данных и плохо работает с новыми данными. 1
• Трудоёмкость вычислений. 1 Вероятностные модели требуют значительных ресурсов для разработки и внедрения. 1
• Необходимость постановки статистического эксперимента. 2 Это требует значительных затрат, усилий и времени. 2