Deterministische gevoeligheidsanalyse — Systematische parameter-variatie voor modelrobuustheid
Deterministische gevoeligheidsanalyse (DSA) test hoe modeluitkomsten veranderen wanneer individuele of gecombineerde invoerparameters worden gevarieerd over plausibele bereiken, één tegelijk of in gestructureerde combinaties, zonder gebruik te maken van probabilistische steekproeven. Het is de standaardbenadering in economische modellering, beslisbomen en wiskundige programmering om te identificeren welke parameters conclusies sturen en om modelrobuustheid aan te tonen aan regelgevers, beoordelaars en belanghebbenden.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Saltelli, A., Tarantola, S., Campolongo, F., & Ratto, M. (2004). Sensitivity Analysis in Practice: A Guide to Assessing Scientific Models. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780470870938
- Briggs, A., Sculpher, M., & Buxton, M. (1994). Uncertainty in the economic evaluation of health care technologies: the role of sensitivity analysis. Health Economics, 3(2), 95–104. DOI: 10.1002/hec.4730030206 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Deterministic Sensitivity Analysis — Systematic Parameter Variation for Model Robustness. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/simulation/deterministic-sensitivity-analysis
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Monte Carlo SimulatieBesluitvorming↔ compare
- Stochastische GevoeligheidsanalyseSimulatie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →