ScholarGate
Асистент

Порівняння методів

Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.

Аналіз чутливості політики до сценаріїв×Метод Монте-Карло×
ГалузьІмітаційне моделюванняПрийняття рішень
РодинаProcess / pipelineMCDM
Рік появи1990s–2000s1949
Автор методуSaltelli, A. et al.; Lempert, R. J. et al.Metropolis, N., Ulam, S.
ТипAnalytical framework combining scenario planning with sensitivity analysisRobustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation
Основоположне джерелоSaltelli, 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: 9780470059975Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗
Інші назвиPSSA, Policy Sensitivity Analysis, Scenario-Based Sensitivity Analysis, Policy Robustness Analysis
Пов'язані50
ПідсумокPolicy Scenario Sensitivity Analysis (PSSA) combines structured scenario planning with formal sensitivity analysis to determine which model inputs and policy parameters most strongly drive outcomes across a set of distinct policy alternatives or future states. It is widely used in public health, climate, energy, and economic policy modeling to identify robust interventions that perform well even when key assumptions vary.MONTE-CARLO-SIMULATION (Monte Carlo Simulation — Stochastic uncertainty propagation through MCDM model) is a ranking multi-criteria decision-making (MCDM) method introduced by Metropolis, N., Ulam, S. in 1949. It turns a decision matrix of alternatives scored on multiple criteria into a structured, reproducible result.
ScholarGateНабір даних
  1. v1
  2. 2 Джерела
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 1 Джерела
  3. PUBLISHED

Перейти до пошуку Завантажити слайди

ScholarGateПорівняння методів: Policy Scenario Sensitivity Analysis · MONTE-CARLO-SIMULATION. Отримано 2026-06-18 з https://scholargate.app/uk/compare