Stochastic Sensitivity Analysis
Stochastic Sensitivity Analysis (PSA) extends classical one-at-a-time sensitivity testing by representing uncertain model inputs as probability distributions and propagating them through the model via Monte Carlo sampling. The result is a full distribution of possible outputs, together with rankings of which inputs drive output variance the most — enabling robust, evidence-grounded conclusions under uncertainty.
Rekod sumber
Petikan disalin secara verbatim daripada rekod sumber kaedah. Tiada pengesahan peringkat tuntutan disimpulkan daripadanya.
- 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. · URL
Tuntutan yang dikurasi
Tuntutan disimpan dalam lejar bukti, setiap satu dengan penilaiannya sendiri.
Pandangan ini tidak mencipta penilaian tuntutan apabila lejar tiada.
Kaedah berkaitan
Dijana daripada graf kaedah dan ditunjukkan sebagai perhubungan yang dicadangkan mesin — tiada tuntutan bukti disimpulkan.