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× | Phân tích độ nhạy ngẫu nhiên× | |
|---|---|---|
| Lĩnh vực | Mô phỏng | Mô phỏng |
| Họ | Process / pipeline | Process / pipeline |
| Năm ra đời | 1990s–2000s | 1990s–2000s |
| Người khởi xướng≠ | Saltelli, A. et al.; Lempert, R. J. et al. | Saltelli, A. et al.; Claxton, K. et al. (health economics stream) |
| Loại≠ | Analytical framework combining scenario planning with sensitivity analysis | Probabilistic uncertainty quantification technique |
| 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 | 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 |
| Tên gọi khác | PSSA, Policy Sensitivity Analysis, Scenario-Based Sensitivity Analysis, Policy Robustness Analysis | PSA, Probabilistic Sensitivity Analysis, Stochastic SA, Monte Carlo Sensitivity Analysis |
| Liên quan | 5 | 5 |
| 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. | Stochastic Sensitivity Analysis (PSA) extends classical one-at-a-time sensitivity testing by representing uncertain model inputs as probability distributions and propagating them through the model via Monte Carlo sampling. The result is a full distribution of possible outputs, together with rankings of which inputs drive output variance the most — enabling robust, evidence-grounded conclusions under uncertainty. |
| ScholarGateBộ dữ liệu ↗ |
|
|