So sánh phương pháp
Xem các phương pháp đã chọn cạnh nhau; những hàng khác biệt được làm nổi bật.
| Phân tích độ nhạy kịch bản chính sách× | Mô phỏng Monte Carlo× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực≠ | Mô phỏng | Ra quyết định |
| Họ≠ | Process / pipeline | MCDM |
| Năm ra đời≠ | 1990s–2000s | 1949 |
| Người khởi xướng≠ | Saltelli, A. et al.; Lempert, R. J. et al. | Metropolis, N., Ulam, S. |
| Loại≠ | Analytical framework combining scenario planning with sensitivity analysis | Robustness wrapper — Monte Carlo uncertainty propagation |
| Công trình gốc≠ | 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 | Metropolis, N., Ulam, S. (1949). The Monte Carlo method. Journal of the American Statistical Association DOI ↗ |
| Tên gọi khác≠ | PSSA, Policy Sensitivity Analysis, Scenario-Based Sensitivity Analysis, Policy Robustness Analysis | — |
| Liên quan≠ | 5 | 0 |
| Tóm tắt≠ | Policy 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. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|