Stochastic Sensitivity Analysis — Quantifying Output Uncertainty via Probabilistic Input Sampling
Stochastic Sensitivity Analysis (PSA) classical one-at-a-time sensitivity testing-এর একটি সম্প্রসারণ, যেখানে অনিশ্চিত মডেল ইনপুটগুলিকে সম্ভাব্যতা বন্টন (probability distribution) হিসাবে উপস্থাপন করা হয় এবং Monte Carlo sampling-এর মাধ্যমে মডেলের মধ্য দিয়ে সেগুলিকে চালিত করা হয়। এর ফলে সম্ভাব্য আউটপুটগুলির একটি সম্পূর্ণ বন্টন পাওয়া যায়, এবং কোন ইনপুটগুলি আউটপুট ভ্যারিয়েন্সকে (variance) সর্বাধিক চালিত করে তার র্যাঙ্কিং (ranking) পাওয়া যায় — যা অনিশ্চয়তার অধীনে শক্তিশালী, প্রমাণ-ভিত্তিক সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- 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 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Sensitivity Analysis (Probabilistic Sensitivity Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/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.
- মন্টে কার্লো সিমুলেশনসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণসিদ্ধান্ত গ্রহণ↔ compare
- Stochastic Discrete-Event Simulationঅনুকরণ↔ compare
- Stochastic Markov Modelঅনুকরণ↔ compare
- Stochastic Scenario Analysisঅনুকরণ↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →