Variasjonsbaserte

Variasjonsbaserte metoder er tilnærminger som bygger på analysen av variasjon i data eller prosesser for å trekke konklusjoner og ta beslutninger. I motsetning til metoder som primært fokuserer på sentrale tendenser eller gjennomsnittsverdier, legger variasjonsbaserte tilnærminger vekt på hvor mye utgangsvariabler varierer og hvilke faktorer som bidrar til denne variasjonen.

Kjernen i slike metoder er kvantifisering og modellering av varians, ofte gjennom variansdekomponering. Innen statistikk brukes dette i analyse av varians (ANOVA) for å vurdere forskjeller mellom grupper, og i globale sensitivitetanalyser gjennom Sobol-indekser som fordeler utgangsvariansen på ulike inputinnstillinger. I maskinlæring og dataanalyse brukes variasjonsbaserte kriterier også til featureselecting og til å vurdere modellens robusthet mot støy og usikkerhet.

Anvendelser av variasjonsbaserte tilnærminger finner man i områder som eksperimentdesign, risikovurdering, kvalitetskontroll og modellvalidering der forståelse av varians er viktig for å vurdere pålitelighet og betydningen av ulike faktorer. Fordeler inkluderer at man avslører påvirkninger som ikke er synlige når man kun betrakter gjennomsnittet, samt at de gir innsikt i usikkerhet og risiko. Begrensninger inkluderer behov for tilstrekkelig datamengde for presis variansestimering, og at lik varians ikke alltid betyr like mekanismer bak variasjonen.

Se også: varians, standardavvik, ANOVA, Sobol-sensitivitetsanalyse, bootstrap.