Лаборатория Модели и методики Laboratory Models and methods [ Vol. <...> 2017 ] ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS Ю. М. <...> Краковский, докт. техн. наук, профессор, Иркутский государственный университет путей сообщения, kum@stranzit.ru А. Н. Лузгин, канд. техн. наук, администрация города Иркутска, alexln@mail.ru Проверка точности интервального прогнозирования на основе доверительных оценок вероятностей Предложено алгоритмическое и программное обеспечение интервального прогнозирования динамических показателей на основе адаптивной вероятностно-статистической кластерной модели, когда вместо неизвестных вероятностей учитываются одновременно их точечные и интервальные оценки при выбранной доверительной вероятности. <...> Показано, что такой комбинированный подход приводит к улучшению точности интервального прогнозирования и, как следствие, повышает качество принятия управленческих решений. <...> Все результаты в данной статье получены с использованием свободно распространяемого языка программирования для статистической обработки данных «R», на базе которого создан специальный программный комплекс для конечного пользователя. <...> Ключевые слова: интервальное прогнозирование, кластерные модели, точечные оценки вероятностей, доверительные оценки вероятностей, комбинированный подход. <...> Введение Б ольшинство современных организаций и предприятий осуществляют свою деятельность в условиях неопределенности, когда последствия от принятия управленческих решений напрямую зависят от точности прогнозирования базовых динамических показателей, являющихся по своей природе случайными величинами. <...> Особенность прогнозирования в процессе принятия управленческих решений — отсутствие постоянной необходимости знать фактическое будущее значение показателя. <...> В работе [7] авторами данной статьи предложено алгоритмическое обеспечение [ 114 ] интервального прогнозирования (ИП) динамических показателей на основе адаптивной вероятностно-статистической <...>