Robust Monte Carlo Simulation
Robust Monte Carlo simulation extends standard Monte Carlo by explicitly accounting for uncertainty in input distributions, model structure, or parameter assumptions. Rather than assuming a single fixed probability distribution for each input, the analyst considers a family of plausible distributions and evaluates how sensitive the output is to those choices, yielding conclusions that hold across a range of reasonable assumptions.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M. & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. · ISBN 978-0470059975
- Rubinstein, R. Y. & Kroese, D. P. (2016). Simulation and the Monte Carlo Method (3rd ed.). Wiley. · ISBN 978-1118632161
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.