ScholarGate
Assistent
Process / pipelineSimulation / optimization

Policy Scenario Sensitivity Analysis — Robusthetstestning av policymodeller över definierade framtidsscenarier

Policy Scenario Sensitivity Analysis (PSSA) kombinerar strukturerad scenarioplanering med formell känslighetsanalys för att bestämma vilka modellinput och policyparametrar som mest starkt driver utfall över en uppsättning distinkta policyalternativ eller framtida tillstånd. Den används flitigt inom folkhälsa, klimat, energi och ekonomisk policymodellering för att identifiera robusta interventioner som presterar väl även när viktiga antaganden varierar.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Källor

  1. Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., & Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. John Wiley & Sons, Chichester. ISBN: 9780470059975
  2. Lempert, R. J., Popper, S. W., & Bankes, S. C. (2003). Shaping the Next One Hundred Years: New Methods for Quantitative, Long-Term Policy Analysis. RAND Corporation, Santa Monica, CA. link

Så citerar du den här sidan

ScholarGate. (2026, June 3). Policy Scenario Sensitivity Analysis — Structured examination of how model outputs respond to input variation across defined policy alternatives. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/simulation/policy-scenario-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.

Compare side by side
ScholarGatePolicy Scenario Sensitivity Analysis (Policy Scenario Sensitivity Analysis — Structured examination of how model outputs respond to input variation across defined policy alternatives). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/simulation/policy-scenario-sensitivity-analysis · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026