Sannolikhetsbaserad

Sannolikhetsbaserad är ett adjektiv som används för att beskriva metoder, analyser eller resonemang som explicit inkorporerar sannolikhetsteori för att modellera och kvantifiera osäkerhet. En sannolikhetsbaserad ansats behandlar utfall som sannolikheter och uppskattar hur sannolika olika scenarier är, i stället för att utgå från deterministiska resultat.

Definitionen bygger på ordet sannolikhet och baserad, och termen används inom flera områden såsom statistik, riskbedömning, epidemiologi, teknik, ekonomi och datorvetenskap. Den står ofta i kontrast till deterministiska, regelbaserade eller heuristiska metoder. Sannolikhetsbaserade metoder involverar vanligtvis inference om okända storheter och kan utgå från bayesiska eller frekventistiska perspektiv, där prognoser och beslut uttrycks med sannolikheter och överförd osäkerhet.

Exempel och tillämpningar finns inom flera fält. Inom riskbedömning används en sannolikhetsbaserad metod för att uppskatta sannolikheten för olika farhändelser och deras konsekvenser. Inom statistik och dataanalys används probabilistiska modeller som tilldelar variabler fördelningar och genererar probabilistiska prediktioner. Inom maskininlärning beskriver probabilistiska modeller osäkerhet i förutsägelser, och bayesiska metoder uppdaterar troende när ny data tillkommer. Inom teknik och operationsforskning används stokastisk optimering och Monte Carlo-simulering som exempel på sannolikhetsbaserade tekniker.

Fördelar och utmaningar inkluderar tydlig hantering av osäkerhet och probabilistisk riskkvantifiering, men kräver ofta tillgång till data, ökade beräkningsresurser och noggrann modellvalidering. Relaterade begrepp är sannolikhetsfördelningar, Bayesiansk inferens och stokastiska processer.