Стохастичний аналіз чутливості — кількісна оцінка невизначеності вихідних даних за допомогою ймовірнісного вибіркового методу вхідних даних
Стохастичний аналіз чутливості (PSA) розширює класичне тестування чутливості «один за одним», представляючи невизначені вхідні дані моделі як розподіли ймовірностей та пропускаючи їх через модель за допомогою вибірки Монте-Карло. Результатом є повний розподіл можливих вихідних даних разом із ранжуванням того, які вхідні дані найбільше зумовлюють дисперсію вихідних даних — це дозволяє робити надійні, обґрунтовані висновки за умов невизначеності.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Джерела
- 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
- Briggs, A. H., Claxton, K., Sculpher, M. (2012). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press. link ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Sensitivity Analysis (Probabilistic Sensitivity Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/uk/simulation/stochastic-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.
- Метод Монте-КарлоПрийняття рішень↔ compare
- Аналіз чутливостіПрийняття рішень↔ compare
- Стохастичне дискретно-подієве моделюванняІмітаційне моделювання↔ compare
- Стохастична Марковська модельІмітаційне моделювання↔ compare
- Стохастичний аналіз сценаріївІмітаційне моделювання↔ compare
Згадується в
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →