Bayesian Monte Carlo Simulation — Prior-informierte stochastische Stichprobenentnahme zur Unsicherheitsquantifizierung

Bayesian Monte Carlo Simulation integriert bayesianische statistische Inferenz mit Monte-Carlo-Stichprobenentnahme, um Unsicherheiten durch komplexe Modelle zu propagieren. Anstatt Stichproben aus beliebigen Verteilungen zu ziehen, konditioniert sie die Stichprobenentnahme auf beobachtete Daten und Expertenwissen über den Satz von Bayes, was zu posterior-basierten Unsicherheitsschätzungen führt, die sowohl statistisch kohärent als auch probabilistisch interpretierbar sind.