Робастный анализ чувствительности — проверка устойчивости выводов модели в условиях неопределенности

Робастный анализ чувствительности (РАЧ) систематически оценивает, какая доля вариации выходных данных модели может быть отнесена к неопределенности или вариации входных данных модели, с явным акцентом на выводы, которые остаются действительными в широком диапазоне правдоподобных условий входных данных. Он выходит за рамки стандартного анализа чувствительности, задавая не только вопрос, какие входные данные наиболее важны, но и какие результаты действительно робастны — стабильны независимо от допущений, сделанных в условиях неопределенности.