O espalhamento entre os membros do conjunto está diretamente relacionado à confiabilidade da previsão, ou seja, quanto menor (maior) o espalhamento, maior (menor) a confiabilidade da previsão.

Previsões numéricas por conjunto tanto de tempo como de clima sazonal justificam-se exclusivamente em função das imperfeições dos modelos em representar os processos atmosféricos reais.

Considerando que os membros do conjunto apresentam a mesma probabilidade de ocorrência, o conjunto médio é, numa aproximação determinística, a previsão mais provável.

Conjunto médio, espalhamento, diagrama espaguete, previsões de probabilidade, plumas de probabilidade, análise de agrupamentos (cluster), anomalia sazonal e probabilidade do tercil mais provável são exemplos de produtos derivados das previsões numéricas por conjunto.

A qualidade das previsões numéricas por conjunto podem ser medidas por meio de índices estatísticos como o erro quadrático médio, a correlação de anomalias, o brier score, o brier skill score, o diagrama de confiabilidade e o Relative Operating Characteristics (ROC).