Analisi di Sensitività Robusta — Testare come le conclusioni del modello reggono all'incertezza
L'Analisi di Sensitività Robusta (RSA) valuta sistematicamente quanta variazione negli output del modello può essere attribuita all'incertezza o alla variazione negli input del modello, con un focus esplicito sulle conclusioni che rimangono valide in un'ampia gamma di condizioni di input plausibili. Va oltre la standard analisi di sensibilità chiedendosi non solo quali input sono più importanti, ma quali risultati sono veramente robusti — stabili indipendentemente dalle assunzioni fatte in condizioni di incertezza.
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Fonti
- 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
- Pianosi, F., Beven, K., Freer, J., Hall, J. W., Rougier, J., Stephenson, D. B., & Wagener, T. (2016). Sensitivity analysis of environmental models: A systematic review with practical workflow. Environmental Modelling & Software, 79, 214-232. DOI: 10.1016/j.envsoft.2016.02.008 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Sensitivity Analysis — Uncertainty-resistant examination of model output variation under parameter perturbations. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/robust-sensitivity-analysis
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- Latin Hypercube SamplingSimulazione↔ compare
- Simulazione Monte CarloProcesso decisionale↔ compare
- Quantificazione dell'IncertezzaSimulazione↔ compare
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