बायेसियन संवेदनशीलता विश्लेषण — पूर्व-सूचित अनिश्चितता प्रसार और आउटपुट संवेदनशीलता मूल्यांकन
बायेसियन संवेदनशीलता विश्लेषण (BSA) बायेसियन अनुमान को संवेदनशीलता विश्लेषण के साथ जोड़ता है ताकि व्यवस्थित रूप से यह मापा जा सके कि अनिश्चित मॉडल इनपुट — पूर्व संभाव्यता वितरण के रूप में व्यक्त — एक मॉडल के माध्यम से कैसे फैलते हैं और आउटपुट को कैसे प्रभावित करते हैं। यह पहचानता है कि कौन से पैरामीटर आउटपुट परिवर्तनशीलता को सबसे अधिक संचालित करते हैं, जो वास्तविक अनिश्चितता के तहत मजबूत निष्कर्षों का समर्थन करते हैं।
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स्रोत
- Berger, J. O. (1994). An overview of robust Bayesian analysis. Test, 3(1), 5–124. DOI: 10.1007/BF02562676 ↗
- Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. ISBN: 9780470059975
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Sensitivity Analysis — Prior-informed uncertainty propagation and output sensitivity assessment. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/bayesian-sensitivity-analysis
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