Стохастичен анализ на чувствителността — Количествено определяне на несигурността на изхода чрез вероятностно вземане на проби от входа
Стохастичният анализ на чувствителността (PSA) разширява класическото тестване на чувствителността „един по един“, като представя несигурните входни данни на модела като вероятностни разпределения и ги разпространява през модела чрез Монте Карло семплиране. Резултатът е пълно разпределение на възможните изходи, заедно с класиране кои входове най-много движат дисперсията на изхода — позволявайки правенето на стабилни, основани на доказателства заключения при несигурност.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- 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
- Briggs, A. H., Claxton, K., Sculpher, M. (2012). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Sensitivity Analysis (Probabilistic Sensitivity Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/simulation/stochastic-sensitivity-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Монте Карло симулацияВземане на решения↔ compare
- Анализ на чувствителносттаВземане на решения↔ compare
- Стохастична симулация по метода на дискретните събитияСимулационно моделиране↔ compare
- Стохастичен Марков моделСимулационно моделиране↔ compare
- Стохастичен анализ на сценарииСимулационно моделиране↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →