ScholarGate
Асистент
Process / pipelineSimulation / optimization

Симулация Монте Карло на политически сценарии — Вероятностен анализ на несигурността в рамките на дефинирани политически сценарии

Симулацията Монте Карло на политически сценарии комбинира предварително дефинирани дискретни политически сценарии с вероятностно Монте Карло семплиране за количествено определяне на несигурността в резултатите за всеки сценарий. Вместо да се оценява един стохастичен модел, анализаторите дефинират две или повече алтернативни политики и изпълняват хиляди итерации на Монте Карло във всеки от тях, генерирайки разпределения на вероятностите за резултатите, които подпомагат сравнението на политики, основано на доказателства.

Отворете в MethodMindСкороВидеоСкороИзтегляне на слайдове

Прочетете целия метод

Само за членове

Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.

Вход

Карта на методите

Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.

Източници

  1. Briggs, A. H., Claxton, K., & Sculpher, M. J. (2006). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press. ISBN: 9780198526629
  2. Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. ISBN: 9780470059975

Как да цитирате тази страница

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Monte Carlo Simulation — Probabilistic uncertainty analysis across defined policy scenarios. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/simulation/policy-scenario-monte-carlo-simulation

Кой метод?

Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.

Сравняване едно до друго
ScholarGatePolicy Scenario Monte Carlo Simulation (Policy Scenario Monte Carlo Simulation — Probabilistic uncertainty analysis across defined policy scenarios). Извлечено на 2026-06-15 от https://scholargate.app/bg/simulation/policy-scenario-monte-carlo-simulation · Набор от данни: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026