Global Sensitivity Analysis
Global sensitivity analysis (GSA) is a family of techniques that decompose the variance of a model's output across its input parameters, quantifying how much each input — and each combination of inputs — contributes to the total uncertainty in the result. Sobol's variance-based indices (2001), Morris's one-at-a-time (OAT) screening (1991), and the Fourier Amplitude Sensitivity Test (FAST, first proposed by Cukier et al. in 1973) are the three most widely used approaches. Together they serve as the standard toolkit for identifying which parameters drive model behaviour and which can be safely fixed.
Källpost
Citat kopierade ordagrant från metodens källpost. Ingen verifiering på källnivå härleds från dem.
- Sobol, I.M. (2001). Global Sensitivity Indices for Nonlinear Mathematical Models and Their Monte Carlo Estimates. Mathematics and Computers in Simulation, 55(1–3), 271–280. · DOI 10.1016/S0378-4754(00)00270-6
- Saltelli, A. et al. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. · DOI 10.1002/9780470725184
Kuraterade påståenden
Påståenden lagrade i bevisloggen, var och en med sin egen bedömning.
Denna vy hittar inte på en påståendebedömning när loggen saknar en.
Relaterade metoder
Genererade från metodgrafen och visade som maskinföreslagna relationer – inga bevispåståenden härleds.