天气连续几天影响用电需求，预测失误也会“扎堆”。这时，一个号称覆盖率 90% 的预测区间在测试期只命中较低比例，未必说明模型坏了，也可能只是抽样波动。问题在于，相邻数据彼此相关，不能把每次命中当成独立抛硬币，否则会低估正常波动。
Zhai、Cheng 和 Wu 研究了时间序列中的拆分共形预测——先用一段数据校准预测区间，再在紧邻的下一段评估。论文最实用的一步，是为“实际覆盖率”建立检验：在短记忆情形下，作者推导其中心极限定理，并用分块估计标准误；也就是把连续数据按块处理，保留时间相关性，再判断偏差是否异常。
对长期影响迟迟不消退的长记忆序列，实际覆盖率甚至可能不服从常见的钟形分布。作者因此改用分块抽样估计整套分布，而不只报一个标准误。换句话说，这项工作补上的不是另一条覆盖承诺，而是一把诊断尺：看到失保时，先判断是真故障，还是时间依赖放大的随机起伏。相关有效性与检验结论均为作者的理论结果。