robusthetsanalys

Robusthetsanalys, eller robusthetsbedömning, är en systematisk metod för att utvärdera hur känsliga en modell, en process eller ett system är för variationer i dess ingångsvärden, parametrar eller förutsättningar. Syftet är att identifiera och minimera risken för att felaktiga slutsatser eller beslut uppstår på grund av osäkerheter eller variationer i data eller antaganden.

Metoden används ofta inom forskning, ingenjörsvetenskap och beslutsfattande för att säkerställa att resultatet är pålitligt även när vissa faktorer inte är exakt kända. Genom att analysera olika scenarier eller variationer i parametrar kan man bedöma hur robust en modell är. Om en modell visar sig vara känslig för små förändringar kan det indikera att ytterligare data eller justeringar behövs för att förbättra dess tillförlitlighet.

Robusthetsanalys kan genomföras på olika sätt, till exempel genom att använda Monte Carlo-simuleringar, känslighetsanalys eller intervallanalys. Monte Carlo-metoden innebär att man simulerar många slumpmässiga variationer av parametrarna för att se hur resultatet påverkas. Känslighetsanalys fokuserar på hur förändringar i enskilda parametrar påverkar utgången, medan intervallanalys undersöker hur resultatet varierar när parametrarna varierar inom ett definierat intervall.

Metoden är särskilt användbar inom områden där osäkerheter är vanliga, som klimatmodellering, ekonomisk prognostisering eller medicinsk forskning. Genom att tillämpa robusthetsanalys kan man stärka trovärdigheten i analyser och beslut, vilket minskar risken för att felaktiga slutsatser dras på grund av överoptimistiska eller otillräckliga antaganden.