Bayesiansk Scenarieanalyse — Probabilistisk vægtning af fremtidige scenarier via Bayesiansk inferens
Bayesiansk Scenarieanalyse (BSA) kombinerer struktureret scenarieplanlægning med Bayesiansk sandsynlighedsteori, idet der tildeles eksplicitte a priori-sandsynligheder til alternative fremtider og opdateres dem, efterhånden som ny evidens eller ekspertvurderinger bliver tilgængelige. Resultatet er en sandsynlighedsvægtet fordeling af udfald på tværs af scenarier snarere end et sæt af ligevægtede eller vilkårligt vægtede fremtider.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Aven, T., & Reniers, G. (2013). How to define and interpret a probability in a risk and safety setting. Safety Science, 51(1), 223–231. DOI: 10.1016/j.ssci.2012.06.005 ↗
- Lempert, R. J., Popper, S. W., & Bankes, S. C. (2003). Shaping the Next One Hundred Years: New Methods for Quantitative, Long-Term Policy Analysis. RAND Corporation. ISBN: 9780833032973
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Scenario Analysis — Probabilistic scenario weighting via Bayesian inference. ScholarGate. https://scholargate.app/da/simulation/bayesian-scenario-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.
- Bayesiansk sensitivitetsanalyseSimulering↔ compare
- MarkovmodelSimulering↔ compare
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstagning↔ compare
- Robust Scenario AnalysisSimulering↔ compare
- Stokastisk ScenarieanalyseSimulering↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →