Мне интересно, если интервал прогнозирования и вероятный интервал оценивают одно и то же.
Например, при линейной регрессии, когда вы оцениваете интервал прогнозирования подобранных значений, вы оцениваете пределов интервала, в котором вы ожидаете, что ваше значение упадет. В противоположность доверительному интервалу вы фокусируете внимание не на параметре распределения, таком как среднее значение, а на значении, которое ваша объясненная переменная может принять для данного значения X (при условии, что Y = a + b . X ).
Когда вы оцениваете подходящее значение для данного значения в байесовской структуре, из апостериорного распределения вероятностей вы можете оценить вероятный интервал. Этот интервал дает вам ту же информацию о установленном значении или нет?