herkkyysanalyyseilla

Herkkyysanalyyseilla tarkoitetaan tutkimusmenetelmiä, joissa tarkastellaan mallin tulosten herkkyyttä erilaisten syötteiden arvojen muutoksille. Tämän avulla voidaan arvioida, kuinka paljon epävarmuus syötteissä vaikuttaa lopputulokseen sekä tunnistaa kriittiset parametrit.

Herkkyysanalyysit jaetaan usein lokaalisiin ja globaaleihin analyyseihin. Lokaaleissa analyyseissä tutkitaan pieninä muutoksina yksittäisen parametrin vaikutusta tulokseen. Globaalit menetelmät arvioivat koko syötteen tilan vaikutukset, huomioiden mahdolliset parametriyhteisöt ja epävarmuuden.

Tunnettuja menetelmiä ovat muun muassa tornado-diagrammit, Morris-menetelmä sekä Sobol-indeksit ja Latin Hypercube -otanta. Yksittäisistä menetelmistä käytetään usein myös yksi-kerrallaan -menetelmää (OFAT) perustason analyysissä. Nämä työkalut tarjoavat erilaisia näkökulmia: mitkä parametrit ovat suurimman vaikutuksen tekijöitä, millaisia riippuvuuksia ja vuorovaikutuksia mallissa esiintyy sekä miten tulokset muuttuvat eri skenaarioissa.

Herkkyysanalyysit tukevat päätöksentekoa mallien luotettavuuden, riskien ja optimointistrategioiden arvioinnissa. Niiden avulla voidaan priorisoida tiedonkeruuta, suunnitella varauduttavia toimenpiteitä ja ohjata mallin kehittämistä. Toteuttamisen edellytyksiä ovat läpinäkyvyys, dokumentaatio ja huolellinen epävarmuuden käsittely, mukaan lukien syötteiden epävarmuuslähteet ja mahdolliset korrelaatiot.

Sovelluskohteita ovat tekninen suunnittelu, ympäristömallit, taloustieteelliset ennusteet sekä epidemiologiset mallit, joissa ymmärrys siitä, mitkä tekijät ohjaavat tuloksia, on erityisen arvokasta.