Bayesian Event Tree Analysis — Probabilistic Risk Modeling mit Prior Updating

Bayesian Event Tree Analysis (B-ETA) ist eine quantitative Risikobewertungsmethode, die die klassische Event-Tree-Analyse erweitert, indem sie Bayes'sche Inferenz zur Zuweisung und Aktualisierung von Verzweigungswahrscheinlichkeiten einbezieht. Ausgehend von einem auslösenden Ereignis bildet sie Sequenzen von Erfolgen und Fehlschlägen durch Sicherheitsbarrieren ab und nutzt Prior-Verteilungen sowie beobachtete Evidenz, um Posterior-Wahrscheinlichkeiten für die Ergebnisse zu erzeugen. Weit verbreitet in der nuklearen Sicherheit, der Prozessindustrie und der Systemzuverlässigkeitstechnik.