Process / pipeline
Global Sensitivity Analysis — Sobol, Morris, and FAST
Global sensitivity analysis (GSA)는 모델 출력의 분산을 입력 매개변수에 걸쳐 분해하여 각 입력(및 입력의 조합)이 결과의 총 불확실성에 얼마나 기여하는지를 정량화하는 기법군입니다. Sobol의 분산 기반 지수(2001), Morris의 일회성(OAT) 스크리닝(1991), 그리고 Fourier Amplitude Sensitivity Test(FAST, 1973년 Cukier 등이 최초 제안)가 가장 널리 사용되는 세 가지 접근법입니다. 이들은 함께 모델 동작을 주도하는 매개변수와 안전하게 고정할 수 있는 매개변수를 식별하는 표준 도구 역할을 합니다.
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출처
- Sobol, I.M. (2001). Global Sensitivity Indices for Nonlinear Mathematical Models and Their Monte Carlo Estimates. Mathematics and Computers in Simulation, 55(1–3), 271–280. DOI: 10.1016/S0378-4754(00)00270-6 ↗
- Saltelli, A. et al. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. DOI: 10.1002/9780470725184 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 1). Global Sensitivity Analysis (Sobol, Morris, FAST). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/global-sensitivity-analysis
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