Globální analýza citlivosti — Sobol, Morris a FAST
Globální analýza citlivosti (GSA) je soubor technik, které rozkládají rozptyl výstupu modelu podle jeho vstupních parametrů a kvantifikují, jak velký podíl na celkové nejistotě výsledku má každý vstup a každá kombinace vstupů. Sobolovy indexy založené na rozptylu (2001), Morrisovo třídění jeden po druhém (OAT) (1991) a Fourierova transformační metoda citlivosti (FAST, poprvé navržen Cukierem a kol. v roce 1973) jsou tři nejčastěji používané přístupy. Společně slouží jako standardní sada nástrojů pro identifikaci parametrů, které řídí chování modelu, a těch, které lze bezpečně zafixovat.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Sobol, I.M. (2001). Global Sensitivity Indices for Nonlinear Mathematical Models and Their Monte Carlo Estimates. Mathematics and Computers in Simulation, 55(1–3), 271–280. DOI: 10.1016/S0378-4754(00)00270-6 ↗
- Saltelli, A. et al. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. DOI: 10.1002/9780470725184 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 1). Global Sensitivity Analysis (Sobol, Morris, FAST). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/simulation/global-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.
- Plánování experimentůPlánování experimentů↔ compare
- Latin Hypercube SamplingSimulace↔ compare
- Simulace Monte CarloRozhodování↔ compare
- Kvantifikace nejistotySimulace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →