ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

Politikai forgatókönyv-érzékenységvizsgálat×MONTE-CARLO-SIMULATION×
TudományterületSzimulációDöntéshozatal
MódszercsaládProcess / pipelineMCDM
Keletkezés éve1990s–2000s1949
MegalkotóSaltelli, A. et al.; Lempert, R. J. et al.Metropolis, N., Ulam, S.
TípusAnalytical framework combining scenario planning with sensitivity analysisRobustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation
AlapműSaltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780470059975Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗
Alternatív nevekPSSA, Policy Sensitivity Analysis, Scenario-Based Sensitivity Analysis, Policy Robustness Analysis
Kapcsolódó50
ÖsszefoglalóPolicy Scenario Sensitivity Analysis (PSSA) combines structured scenario planning with formal sensitivity analysis to determine which model inputs and policy parameters most strongly drive outcomes across a set of distinct policy alternatives or future states. It is widely used in public health, climate, energy, and economic policy modeling to identify robust interventions that perform well even when key assumptions vary.MONTE-CARLO-SIMULATION (Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Metropolis, N., Ulam, S. in 1949. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Policy Scenario Sensitivity Analysis · MONTE-CARLO-SIMULATION. Letöltve 2026-06-18, forrás: https://scholargate.app/hu/compare