Вопрос о применимости стохастических методов прогноза к различным показателям требует понимания природы этих методов и характеристик данных, с которыми они работают.

Стохастические методы прогноза основаны на анализе случайных процессов и их вероятностных характеристик. Эти методы позволяют учитывать неопределенности и случайные колебания в данных. Теперь давайте рассмотрим каждую из предложенных характеристик:

• Наличие временного ряда: Стохастические методы идеально подходят для работы с временными рядами, так как они могут моделировать тренды, сезонные колебания и другие временные зависимости.
• Наличие пространственной совокупности: Хотя стохастические методы могут быть применены к пространственным данным, они чаще используются для временных рядов, так как пространственные данные требуют других подходов, например, геостатистики.
• Наличие пространственно-временной совокупности: Стохастические методы могут быть адаптированы для анализа данных, которые зависят как от времени, так и от пространства. Это может быть сложным, но возможно.
• Отсутствие возможности количественной оценки: Это утверждение верно, так как стохастические методы требуют количественных данных для анализа. Без количественной оценки невозможно построить модели, основанные на вероятностных распределениях.

Таким образом, неверно, что стохастические методы прогноза применимы к показателям, характеризующимся отсутствием возможности количественной оценки. Это именно тот случай, когда стохастические методы не могут быть применены, поскольку они требуют количественных данных для построения моделей и прогнозов.