2024年5月27日发(作者：粘嘉悦)

picp pinaw 计算公式

PICP（Prediction Interval Coverage Probability，预测区间

覆盖概率）是用来评估预测模型的准确性和可靠性的指标。它表示实

际观测值落在预测区间内的概率。

PICP的计算公式如下：

PICP = (1 - α) × 100%

其中，α表示置信水平，一般取值范围为0到1，代表预测区间

的置信水平。α = 1 - γ，其中γ表示置信度，通常取值范围为0

到1，表示预测区间的置信度。

拓展：

PICP的结果范围为0到100%，数值越接近100%表示模型预测的可

靠性越高。与预测区间宽度有关，当α较小时，预测区间变窄，PICP

值可能会较低，但这也意味着预测的置信度更高。

除了PICP，另一个常用的评估预测模型的准确性的指标是MPIW

（Mean Prediction Interval Width，平均预测区间宽度）。MPIW表

示预测区间的平均宽度，它可以用来衡量预测模型的精确度。MPIW的

计算公式如下：

MPIW = (Up - Low) / 2

其中，Up表示预测区间的上界，Low表示预测区间的下界。MPIW

的数值越小表示预测模型的精确度越高。

综合考虑PICP和MPIW可以更全面地评估预测模型的准确性和可

靠性。一个好的预测模型应该同时具有高的PICP和低的MPIW。

2024年5月27日发(作者：粘嘉悦)

picp pinaw 计算公式

PICP（Prediction Interval Coverage Probability，预测区间

覆盖概率）是用来评估预测模型的准确性和可靠性的指标。它表示实

际观测值落在预测区间内的概率。

PICP的计算公式如下：

PICP = (1 - α) × 100%

其中，α表示置信水平，一般取值范围为0到1，代表预测区间

的置信水平。α = 1 - γ，其中γ表示置信度，通常取值范围为0

到1，表示预测区间的置信度。

拓展：

PICP的结果范围为0到100%，数值越接近100%表示模型预测的可

靠性越高。与预测区间宽度有关，当α较小时，预测区间变窄，PICP

值可能会较低，但这也意味着预测的置信度更高。

除了PICP，另一个常用的评估预测模型的准确性的指标是MPIW

（Mean Prediction Interval Width，平均预测区间宽度）。MPIW表

示预测区间的平均宽度，它可以用来衡量预测模型的精确度。MPIW的

计算公式如下：

MPIW = (Up - Low) / 2

其中，Up表示预测区间的上界，Low表示预测区间的下界。MPIW

的数值越小表示预测模型的精确度越高。

综合考虑PICP和MPIW可以更全面地评估预测模型的准确性和可

靠性。一个好的预测模型应该同时具有高的PICP和低的MPIW。