Epävarmuusarvioiden

Epävarmuusarvioiden käsite kuvaa mittausten, mallien tai ennusteiden tulosten epävarmuutta sekä sen rakennetta ja suuruutta. Ne osoittavat, kuinka paljon arvo voi poiketa todellisesta. Epävarmuusarviot ovat keskeisiä tieteellisessä raportoinnissa, riskinarvioinnissa ja päätöksenteossa, ja niiden avulla voidaan arvioida tulosten luotettavuutta sekä tunnistaa tulkintaan liittyviä epävarmuuslähteitä.

Episteminen (tiedon puutteesta johtuva) epävarmuus ja aleatorinen (satunnaisvaihteluun liittyvä) epävarmuus ovat tavallisia erotteluja. Epistemisen epävarmuuden voi pienentää hankkimalla parempaa dataa tai parantamalla malleja; aleatorinen epävarmuus on luonnostaan esiintyvää eikä sitä voi täysin poistaa, mutta sen vaikutusta voidaan kuvata tilastollisesti.

Menetelmät: epävarmuusarvioita voidaan esittää luottamusvälein, Bayesin todennäköisyysjakaumina tai posteriorijakaumana. Monte Carlo -simulaatiot ovat yleisiä monimutkaisissa malleissa. Herkkyysanalyysi osoittaa, miten tulos reagoi epävarmuuden lähteisiin.

Epävarmuusarvioihin liittyy oletuksia datan laadusta, mallin rakenteesta ja parametriarvioista. Niiden tulkintaan liittyy rajoitteita; liiallinen luottamus yksittäisiin lukuihin voi olla harhaanjohtavaa.

Sovellukset ulottuvat luonnontieteisiin, tekniikkaan, ympäristötutkimukseen ja taloustieteisiin; epävarmuusarviot ohjaavat päätöksentekoa, riskinhallintaa ja raportointia.