Robuuste Gevoeligheidsanalyse — Testen hoe modelconclusies standhouden onder onzekerheid
Robuuste Gevoeligheidsanalyse (RSA) evalueert systematisch hoeveel variatie in modeluitkomsten kan worden toegeschreven aan onzekerheid of variatie in modelinvoer, met een expliciete focus op conclusies die geldig blijven over een breed scala aan plausibele invoercondities. Het gaat verder dan standaard gevoeligheidsanalyse door niet alleen te vragen welke invoer het belangrijkst is, maar ook welke bevindingen werkelijk robuust zijn — stabiel ongeacht de aannames gedaan onder onzekerheid.
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., 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Robust Sensitivity Analysis — Uncertainty-resistant examination of model output variation under parameter perturbations. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/simulation/robust-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.
- Latin Hypercube SamplingSimulatie↔ compare
- Monte Carlo SimulatieBesluitvorming↔ compare
- Kwantificering van OnzekerheidSimulatie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →