Важными инструментами для оценки неопределенности модели служат анализ чувствительности и распространение ошибки.[ ...]
При анализе чувствительности каждый параметр оценивается с точки зрения его важности для конечного результата. Такой анализ позволяет оценить важность каждого параметра в рассматриваемом диапазоне действия. Это важно дня выяснения вопроса, какие параметры можно считать фиксированными на основании априорных знаний, а какие следует определять экспериментально.[ ...]
Распространение ошибки — это способ оценки неопределенности предсказания. Он состоит в комбинировании неопределенностей всех параметров и всех данных на входе, выбранных из априорных данных, для определения влияния неопределенности на окончательный результат предсказания. Оценить неопределенность предсказания можно, в частности, методом Монте-Карло, основанном на многократном испытании модели со случайно подобранными параметрами в соответствии с их априорно известным статистическим распределением. Таким образом определяется статистическое распределение данных на выходе.[ ...]
Вернуться к оглавлению