Ebakindlusanalüüsi

Ebakindlusanalüüs on protsess, mille eesmärk on kvantifitseerida ja mõista ebakindlust mudelite prognoosides, otsustes ja riskianalüüsides. Selle analüüsi käigus tuuakse esile ebakindluse allikad, esitatakse need sobivate jaotusena või vahemikena ning hinnatakse nende mõju mudeli väljunditele ja otsustele. Ehkki see võib hõlmata erinevaid valdkondi, aitab ebakindlusanalüüs anda selgeid teavet riskide suuruse ja usaldusväärsuse kohta.

Peamised ebakindluse liigid on aleatoriline ebakindlus, mis tuleneb juhuslikkusest ja looduslikest randmuste erinevustest, ning epistemiline ebakindlus, mis tuleneb teadmiste puudusest või mudeli puudustest. Need võivad esineda koos ja vajavad erinevaid esitusviise ning meetodeid nende mõju hindamiseks.

Levinumad meetodid hõlmavad probabilistlikku analüüsi, Monte Carlo simulatsiooni, tundlikkuse analüüsi, Bayesian meetodeid ja piiridel põhinevat analüüsi. Protsess hõlmab andmete ja eelduste kogumist, ebakindluse representatsiooni sobivate jaotuslike mudelitena või vahemikena, ning selle edasi kandmist mudelisse, et tuletada tõenäosusvahemikke ja riskimõõdikuid.

Töövoog võib koosneda probleemieesmärkide defineerimisest, ebakindluse allikate tuvastamisest, esitusviiside valimisest, mudeli läbiminekust erinevate stsenaariumide alusel (nt Monte Carlo), tulemuste analüüsist ja tundlikkuse hindamisest. Dokumenteeritakse eeldused, piirangud ja kvaliteedikriteeriumid, et tulemus oleks läbipaisav ja kasutusvalmis.

Rakendused hõlmavad inseneridisaini ja riskihindamist, keskkonnaprojekteerimist, kliima- ja ökosüsteemide analüüsi, rahanduslikku riskide hindamist ning teaduslike või tootejuhtimise küsimuste kaalumist. Ebakindlusanalüüs aitab teha paremaid otsuseid andmete ja mudelite ebakindlust arvesse võttes.