一位数据科学家评估了一个 GluonTS DeepAR 模型，发现在测试集上，0.5 分位数处的覆盖得分为 0.489，0.9 分位数处的覆盖得分为 0.889。关于分布预测校准，以下哪项是合理的结论？

在分布预测中，覆盖得分（或经验覆盖概率）衡量的是真实值落在预测分位数区间内的频率。对于一个校准良好的模型，特定分位数水平的覆盖得分应该大致等于该分位数水平本身。例如，0.5 分位数（中位数）的覆盖得分应接近 0.5，而 0.9 分位数（90% 分位数）的覆盖得分应接近 0.9。 在这个案例中，0.5 分位数的覆盖得分为 0.489，非常接近 0.5。0.9 分位数的覆盖得分为 0.889，也非常接近 0.9。这表明模型在这些分位数上具有良好的校准性。 选项 A 错误，覆盖得分不应在不同分位数上大致相等，而应与相应的分位数水平相匹配。 选项 B 错误，覆盖得分不应在特定点达到峰值，而是应与分位数水平线性相关。 选项 C 错误，覆盖得分不应始终低于分位数，而应大致等于分位数。