स्टोकेस्टिक संवेदनशीलता विश्लेषण — संभाव्य इनपुट सैंपलिंग के माध्यम से आउटपुट अनिश्चितता का परिमाणीकरण
स्टोकेस्टिक संवेदनशीलता विश्लेषण (PSA) शास्त्रीय वन-एट-ए-टाइम संवेदनशीलता परीक्षण का विस्तार है, जिसमें अनिश्चित मॉडल इनपुट को संभाव्यता वितरण के रूप में दर्शाया जाता है और मोंटे कार्लो सैंपलिंग के माध्यम से उन्हें मॉडल में प्रचारित किया जाता है। इसका परिणाम संभावित आउटपुट का एक पूर्ण वितरण होता है, साथ ही यह रैंकिंग भी होती है कि कौन से इनपुट आउटपुट विचरण को सबसे अधिक प्रभावित करते हैं — जिससे अनिश्चितता के तहत सुदृढ़, साक्ष्य-आधारित निष्कर्ष निकालने में मदद मिलती है।
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स्रोत
- 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
- Briggs, A. H., Claxton, K., Sculpher, M. (2012). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Sensitivity Analysis (Probabilistic Sensitivity Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/simulation/stochastic-sensitivity-analysis
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