epävarmuusanalyysi

Epävarmuusanalyysi on järjestelmällinen tapa arvioida epävarmuuden vaikutuksia malleihin ja päätöksiin. Se tarkastelee sekä mittaus- ja parametritietoihin liittyviä epävarmuuksia että malleihin liittyvää epävarmuutta ja pyrkii tuottamaan tuloksia, jotka ilmentävät epävaruuden määrän ja sen vaikutukset päätöksiin.

Epävarmuus jaetaan usein kahteen päätyyppiin: aleatorinen epävarmuus (satunnaisuus) ja episteminen epävarmuus (tiedon puute). Aleatorinen epävarmuus kuvaa luontaisia vaihteluita, kun taas episteminen epävarmuus johtuu puutteellisesta tiedosta tai virheellisestä mallintamisesta. Näiden erottaminen auttaa valitsemaan oikeat analyysimenetelmät.

Menetelmät: Probabilistinen epävarmuusanalyysi käyttää muuttujien jakaumia ja tuottaa tuloksista todennäköisyyksiä tai luottamusvälejä. Yleisiä työvälineitä ovat Monte Carlo -simulointi, Latin hypercube -otanta ja Bayesian lähestymistavat. Lisäksi voidaan suorittaa herkkyysanalyysi (yksittäisten muuttujien vaikutusten arviointi) ja intervallianalyysi sekä tarkastella erilaisten tulevaisuuskuvien vaikutuksia skenaarioiden kautta.

Sovellukset ja rajoitteet: Epävarmuusanalyysiä käytetään laajasti tekniikassa, ympäristötieteissä, taloudessa, ilmastomallinnuksessa ja terveydenhuollossa päätöksenteon tukena. Haasteisiin kuuluu epävarmuuden lähteiden erottaminen, tiedon laadun varmistaminen, laskennallinen kustannus ja tulosten tulkinnan vaikeus.