时间序列预测：理解预测结果的上下限

时间序列预测的上下限是指预测结果的可能范围。在时间序列预测中，通常会使用统计方法或机器学习方法来预测未来的数值。这些方法会给出一个点估计，即预测结果的一个具体数值。

然而，由于时间序列数据的特点，预测结果可能存在一定的不确定性。因此，除了点估计外，还可以给出一个置信区间或预测区间，来表示预测结果的上下限。

置信区间是指对未来数值的预测结果给出一个可信的范围。例如，可以给出一个95%的置信区间，表示有95%的概率真实值会落在这个区间内。

预测区间则是通过考虑预测误差和模型不确定性来给出的一个范围。预测区间可以更加宽松，以包含更多的可能性。

上下限是指置信区间或预测区间的上限和下限。上限表示可能的最大值，下限表示可能的最小值。

通过给出上下限，可以更好地评估预测结果的不确定性，并提供决策者参考。