Bayesian Sensitivity Analysis — Prior-informierte Unsicherheitsausbreitung und Bewertung der Ausgangssensitivität

Bayesian Sensitivity Analysis (BSA) kombiniert Bayesianische Inferenz mit Sensitivitätsanalyse, um systematisch zu quantifizieren, wie unsichere Modelleingaben – ausgedrückt als A-priori-Wahrscheinlichkeitsverteilungen – sich durch ein Modell fortpflanzen und die Ausgaben beeinflussen. Sie identifiziert, welche Parameter die Variabilität der Ausgaben am stärksten beeinflussen, und unterstützt so robuste Schlussfolgerungen unter echter Unsicherheit.