epävarmuuslaskelmia

Epävarmuuslaskelmat ovat prosesseja, joiden avulla voidaan kuvat ja kvantifioida mallien tuloksiin liittyvää epävarmuutta. Ne arvioivat, kuinka epävarmuus syöttöparametreissa ja mallin rakenteessa vaikuttaa lopputulokseen, ja ne ovat keskeisiä riskien hallinnassa sekä päätöksenteossa useilla aloilla, kuten insinööritieteissä, talousmallinnuksessa ja ympäristömallinnuksessa.

Epävarmuus voidaan jakaa aleatoriseen (satunnaisuuteen liittyvä) sekä epistemiseen (tiedon puutteeseen liittyvä) epävarmuuteen. Epävarmuuslaskelmat pyrkivät tunnistamaan näiden lähteiden vaikutukset ja esittämään ne jakaumien muodossa sekä tuottamaan tilastollisia mittareita, kuten luottamusvälit ja todennäköisyysjakautumat. Ne voivat myös sisältää herkkyysanalyysin tulokset, jotka osoittavat, mitkä syötteen epävarmuudet vaikuttavat eniten.

Keskeisiä menetelmiä ovat Monte Carlo -sovellukset, Latin hypercube -otanta sekä analyyttiset ja semi-analyyttiset lähestymistavat kuten ensimmäisen kertaluvun toisen momentin (FOSM) menetelmät ja polynomiaalisen kaaoksen menetelmät. Lisäksi käytetään bayesilaisia epävarmuusarviointeja sekä bootstrap-tekniikoita, joiden avulla voidaan tuottaa epävarmuusjakautumia ja luottamuslausekkeita.

Prosessi etenee määritellään malli ja epävarmuuden lähteet, annetaan syötteille todennäköisyyshajonnat ja mahdolliset epävarmuusyksiköt, suoritetaan epävarmuuden leviäminen simuloimalla mallia, analysoidaan tulokset ja raportoidaan epävarmuusrajat sekä herkkyysanalyysin tulokset. Epävarmuuslaskelmat tukevat päätöksentekoa suunnittelun optimoinnissa ja riskinhallinnassa, mutta niiden luotettavuus riippuu lähteiden ja mallin laadusta sekä avoimesta raportoinnista.