Kömək
Bu səhifəni kitabınıza əlavə edin
Kitabı göstər (0 səhifə)
Səhifə təklif edinHəssaslığın analizi (ing. Sensitivity analysis) — riyazi modellərdə və ya sistemlərdə giriş parametrlərinin dəyişməsi nəticəsində çıxış nəticələrinin necə dəyişdiyini öyrənən analitik üsul.[1][2] Bu yanaşma modellərin etibarlılığını, sabitliyini və risklərini qiymətləndirmək üçün istifadə olunur.
Həssaslığın analizi müxtəlif sahələrdə – iqtisadiyyat, maliyyə, mühəndislik, ekoloji modelləşdirmə və qərar qəbuletmə proseslərində geniş tətbiq olunur. Əsas məqsəd hansı giriş dəyişənlərinin nəticəyə daha çox təsir göstərdiyini aşkar etməkdir.[3] Bu, qərar verənlərə ən kritik parametrlərə diqqət yetirməyə və resursları daha səmərəli bölüşdürməyə imkan verir.[4]
Həssaslıq analizinin tədqiqat obyekti funksiyasıdır (riyazi model və ya proqramlaşdırma kodu), -ölçülü giriş vektoru və çıxış ilə aşağıdakı kimi təqdim olunur:
Giriş parametrlərindəki dəyişkənlik çıxış -yə təsir göstərir. Qeyri-müəyyənlik analizi çıxış -nin paylanmasını (onun statistikalarını, momentlərini, pdf, cdf və s.) təsvir etməyə yönəlmişdirsə, həssaslıq analizi hər bir giriş və ya girişlərin bir qrupunun çıxış -nin dəyişkənliyinə təsirini ölçmək və kəmiyyətcə qiymətləndirmək məqsədi daşıyır (müvafiq həssaslıq indekslərini hesablayaraq). Şəkil 1 bu açıqlamanın sxematik təsvirini təqdim edir.[5][6]
Həssaslıq analizi qeyri-müəyyənlik analizi ilə sıx bağlıdır; birincisi tədqiqat nəticələrindəki ümumi qeyri-müəyyənliyi öyrənərkən, həssaslıq analizi həmin nəticələrə hansı qeyri-müəyyənlik mənbələrinin daha çox təsir göstərdiyini müəyyən etməyə çalışır.[7]
Həssaslıq analizinin problem quruluşu həmçinin eksperimentlərin dizaynı sahəsi ilə də güclü oxşarlıqlara malikdir. Eksperimentlərin dizaynında hər hansı bir prosesin və ya müdaxilənin (“müalicə”) müəyyən obyektlər (“eksperimental vahidlər”) üzərində təsiri öyrənilir. Həssaslıq analizində isə riyazi modelin girişlərinin dəyişməsinin həmin modelin çıxışına təsiri araşdırılır. Hər iki sahədə məqsəd minimum fiziki və ya rəqəmsal eksperimentlərlə sistemdən maksimal informasiya əldə etməkdir.
Bəzən modelə əsaslanan bir tədqiqatın həssaslıq analizi, nəticədən çıxarılan elmi qənaəti dəstəkləmək və onun dayanıqlığını təsdiqləmək məqsədi daşıyır. Bu, xüsusilə həmin nəticələrin siyasət və ya qərar qəbuletmə prosesinə təsir etdiyi hallarda baş verir. Belə situasiyalarda analizin çərçivəsi, onun institusional konteksti və müəllifin motivasiyası böyük əhəmiyyət kəsb edir və yalnız parametrlərin qeyri-müəyyənliyinə fokuslanan sırf həssaslıq analizi kifayət etməyə bilər.[8] Çərçivəyə verilən bu vurğu, müxtəlif normalar və dəyərlərlə xarakterizə olunan fərqli auditoriyalar üçün siyasət araşdırmasının aktuallığından irəli gələ bilər; nəticədə “problemin nə olduğu” və xüsusən də “hekayəni kimin danışdığı” barədə fərqli yanaşmalar meydana çıxır. Çərçivə çox vaxt açıq və ya gizli fərziyyələr ehtiva edir ki, bunlar siyasi (məsələn, hansı qrupun qorunmalı olduğu) və ya texniki (məsələn, hansı dəyişənin sabit kimi qəbul edilə biləcəyi) ola bilər.[9]
Bu kimi məqamları nəzərə almaq üçün həssaslıq analizinin alətləri genişləndirilərək, bilik və model yaratma prosesinin bütövlükdə qiymətləndirilməsinə imkan verən yanaşma formalaşdırılmışdır. Bu yanaşma “həssaslıq auditi” adlanır. O, ədədi məlumatların dəyərini qiymətləndirmək üçün “rəqəmlərin nəsəbnaməsi”ni (pedigrees) yaradan NUSAP metodundan ilham alır. Həssaslıq auditi xüsusilə mübahisəli kontekstlər üçün nəzərdə tutulmuşdur; burada yalnız sübutun mahiyyəti deyil, həm də həmin sübutla bağlı müəyyənlik və qeyri-müəyyənlik dərəcəsi tərəfkeş maraqların predmetinə çevrilə bilər. Həssaslıq auditi Avropa Komissiyasının təsir qiymətləndirməsi üzrə təlimatlarında,eləcə də Avropa Akademiyalarının “Siyasət üçün Elmi Məsləhət” hesabatında tövsiyə olunur.[10]
Modelləşdirmə nəticələrində qeyri-müəyyənliyin başa düşülməsi və idarə olunmasının vacibliyi dünyanın müxtəlif tədqiqat mərkəzlərindən olan bir çox alimləri bu mövzuya böyük maraq göstərməyə ruhlandırmışdır.[11] Təsirin qiymətləndirilməsi üzrə tədqiqat aparan milli və beynəlxalq agentliklər öz təlimatlarına həssaslıq təhlili bölmələrini daxil ediblər. Nümunələrə Avropa Komissiyası, Ağ Evin İdarəetmə və Büdcə Ofisi, İqlim Dəyişikliyi üzrə Hökumətlərarası Panel və ABŞ Ətraf Mühitin Mühafizəsi Agentliyinin modelləşdirmə qaydaları daxildir.[12]
- ↑ Saltelli, A.; Ratto, M.; Andreas, T.; Campolongo, F.; Gariboni, J.; Gatelli, D.; Saisana, M.; Tarantola, S. Global Sensitivity Analysis. The Primer. John Wiley & Sons. 2008. doi:10.1002/9780470725184. ISBN 978-0-470-05997-5.
- ↑ Saltelli, A.; Tarantola, S.; Campolongo, F.; Ratto, M. Sensitivity analysis in practice: a guide to assessing scientific models. 1. 2004. doi:10.1002/0470870958. ISBN 978-0-470-87093-8.
- ↑ Ratto, M.; Pagano, A. "Using recursive algorithms for the efficient identification of smoothing spline ANOVA models". AStA Advances in Statistical Analysis. 94 (4). 2010: 367–388. doi:10.1007/s10182-010-0148-8.
- ↑ Cardenas, IC. "On the use of Bayesian networks as a meta-modeling approach to analyse uncertainties in slope stability analysis". Georisk: Assessment and Management of Risk for Engineered Systems and Geohazards. 13 (1). 2019: 53–65. Bibcode:2019GAMRE..13...53C. doi:10.1080/17499518.2018.1498524.
- ↑ Leamer, Edward E. "Let's Take the Con Out of Econometrics". American Economic Review. 73 (1). 1983: 31–43. JSTOR 1803924.
- ↑ Leamer, Edward E. "Sensitivity Analyses Would Help". American Economic Review. 75 (3). 1985: 308–313. JSTOR 1814801.
- ↑ Box GEP, Hunter WG, Hunter, J. Stuart. Statistics for experimenters [Internet]. New York: Wiley & Sons
- ↑ Van der Sluijs, JP; Craye, M; Funtowicz, S; Kloprogge, P; Ravetz, J; Risbey, J. "Combining quantitative and qualitative measures of uncertainty in model based environmental assessment: the NUSAP system". Risk Analysis. 25 (2). 2005: 481–492. Bibcode:2005RiskA..25..481V. doi:10.1111/j.1539-6924.2005.00604.x. hdl:1874/386039. PMID 15876219.
- ↑ Lo Piano, S; Robinson, M. "Nutrition and public health economic evaluations under the lenses of post normal science". Futures. 112. 2019. doi:10.1016/j.futures.2019.06.008.
- ↑ Science Advice for Policy by European Academies, Making sense of science for policy under conditions of complexity and uncertainty, Berlin, 2019.
- ↑ European Commission. 2021. “Better Regulation Toolbox.” November 25.
- ↑ "Archived copy" (PDF). 26 aprel 2011 tarixində orijinalından (PDF) arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 16 oktyabr 2009.
- Borgonovo, E. (2017). Sensitivity Analysis: An Introduction for the Management Scientist. International Series in Management Science and Operations Research, Springer New York. [1]
- Pianosi, F.; Beven, K.; Freer, J.; Hall, J.W.; Rougier, J.; Stephenson, D.B.; Wagener, T. "Sensitivity analysis of environmental models: A systematic review with practical workflow". Environmental Modelling & Software. 79. 2016: 214–232. Bibcode:2016EnvMS..79..214P. doi:10.1016/j.envsoft.2016.02.008. hdl:10871/21086.
- Pilkey, O. H. and L. Pilkey-Jarvis (2007), Useless Arithmetic. Why Environmental Scientists Can't Predict the Future. New York: Columbia University Press.
- Santner, T. J.; Williams, B. J.; Notz, W.I. (2003) Design and Analysis of Computer Experiments; Springer-Verlag.
- Haug, Edward J.; Choi, Kyung K.; Vadim Komkov (1986) Design sensitivity analysis of structural systems. Mathematics in Science and Engineering, 177. Academic Press, Inc., Orlando, FL.
- Hall, C. A. S. and Day, J. W. (1977). Ecosystem Modeling in Theory and Practice: An Introduction with Case Histories. John Wiley & Sons, New York, NY. ISBN 978-0-471-34165-9