epävarmuusanalyysiin

Epävarmuusanalyysi on systemaattinen tapa arvioida ja kvantifioida epävarmuutta mallien ja päätösten tuloksissa. Sen tarkoituksena on ymmärtää, miten tiedon puutteet, mittausvirheet ja mallin rakenteelliset rajoitteet vaikuttavat lopputuloksiin sekä millä tavoin epävarmuus muuttaa päätöksentekoa.

Epävarmuus jaetaan yleisesti aleatoriseen (satunnaisuuteen liittyvä) epävarmuuteen ja epistemiseen (tietämyksen rajoituksesta johtuvaan) epävarmuuteen. Eri lähteistä johtuva epävarmuus voidaan kuvata jakaumien, rajojen tai käsitteellisten oletusten avulla. Epävarmuusanalyysissä näistä lähteistä propagoinnin kautta saadaan tulosjakauma tai luottamusvälillä varustettuja arvoja, jotka kertovat, kuinka luotettavia päätöksen tulokset ovat.

Yleisimmät menetelmät ovat probabilistinen ja bayesilähtöinen lähestymistapa sekä erilaiset herkkyysanalyysit. Monte Carlo -simulointi ja latin hypercube -otanta ovat yleisiä keinoja käsitellä epävarmuutta mallin läpiviennissä. Herkkyysanalyysit (esimerkiksi Sobol- tai Morris-tyyppiset mittarit) osoittavat, mitkä syötteet vaikuttavat eniten tulokseen. Vaihtoehtoisia lähestymistapoja ovat interval- ja fuzzy-analysyt, joiden tarkoituksena on puuttua epävarmuuteen ilman tarkkaa todennäköisyysjakaumaa.

Prosessi etenee usein seuraavasti: määritellään epävarmuuden lähteet ja niille annetaan jakaumat tai rajat, suoritetaan mallin läpivienti epävarmuustiedon kanssa, analysoidaan tulokset ja tulkitaan epävarmuuden vaikutus päätöksiin sekä raportoidaan luottamusvälit ja riskitasot. Tulokset voivat olla todennäköisyysjakaumia, luottamusvälit, herkkyyskarttoja tai skenaariokohtaisia päätösindikaattoreita.

Sovelluskohteita ovat tekniikka, ympäristö- ja ilmastotieteet, talous ja rahoitus sekä terveydenhuolto. Haasteina ovat tiedon puute, riippuvuuksien hallinta, laskennallinen kuorma ja selkeä viestintä päätöksentekijöille. Työkalut kuten R, Python sekä eräät kaupalliset ohjelmistot tukevat epävarmuusanalyysiä.