異種二峰性（Heterogeneous Bimodality）を水平方向に持つ時系列データとは、任意の時点から分布が二手に分かれて広がっていくものを指す。このデータの未来の分布を推定するときに、単に点推定を行う場合、二つの分かれた領域の平均値を推定値として出してしまい望ましくない。そこで範囲推定（Prediction Intervals）を行うことによって、より将来取りうる値の分布を把握できる推定器を提案する。本研究では疑似的に作成した異種二峰性を持つデータに対して、CQR、CQR NN、R2CPP、Mondrian CR、out-of-bag calibration等の最新の範囲推定手法を比較評価し、より性能の優れた手法を提案する。