ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Beleidsscenario Monte Carlo Simulatie — Probabilistische onzekerheidsanalyse over gedefinieerde beleidsscenario's

Beleidsscenario Monte Carlo Simulatie combineert vooraf gedefinieerde discrete beleidsscenario's met probabilistische Monte Carlo-bemonstering om de onzekerheid in uitkomsten binnen elk scenario te kwantificeren. In plaats van één enkel stochastisch model te evalueren, definiëren analisten twee of meer beleidsalternatieven en voeren ze duizenden Monte Carlo-iteraties uit binnen elk alternatief, wat resulteert in waarschijnlijkheidsverdelingen van uitkomsten die een evidence-based beleidsvergelijking ondersteunen.

Openen in MethodMindBinnenkortVideoBinnenkortDia's downloaden

Lees de volledige methode

Alleen voor leden

Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.

Inloggen

Methodenkaart

De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.

Bronnen

  1. Briggs, A. H., Claxton, K., & Sculpher, M. J. (2006). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press. ISBN: 9780198526629
  2. 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

Deze pagina citeren

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Monte Carlo Simulation — Probabilistic uncertainty analysis across defined policy scenarios. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/simulation/policy-scenario-monte-carlo-simulation

Welke methode?

Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.

Naast elkaar vergelijken
ScholarGatePolicy Scenario Monte Carlo Simulation (Policy Scenario Monte Carlo Simulation — Probabilistic uncertainty analysis across defined policy scenarios). Geraadpleegd op 2026-06-15 via https://scholargate.app/nl/simulation/policy-scenario-monte-carlo-simulation · Gegevensset: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026