I denne artikkelen vil vi utforske Usikkerhetsanalyse fra ulike perspektiver, og fordype oss i dens betydning, innvirkning og relevans i dagens samfunn. Usikkerhetsanalyse er et emne som har fanget oppmerksomheten til både eksperter og fans, og gjennom denne detaljerte analysen søker vi å belyse dets mange fasetter. Fra historien til fremtiden, gjennom dens implikasjoner i kultur, politikk og økonomi, vil vi gå inn i et univers av muligheter og utfordringer. Gjør deg klar til å oppdage alt du trenger å vite om Usikkerhetsanalyse og dens innflytelse på den moderne verden.
Usikkerhetsanalyse eller usikkerhetsvurdering er en type analyse hvor man undersøker usikkerheten til variabler som blir brukt til beslutningsprosesser hvor observasjoner og modeller representerer kunnskapsgrunnlaget. Med andre ord har analysen som mål å være et teknisk hjelpemiddel som bidrar til å kvantifisere usikkerheten i relevante variabler.
I prosjekter kan usikkerhetsanalyse brukes for å få oversikt over usikkerheter i prosjektet,[1][2] og utgjør i så måte et verktøy for usikkerhetsstyring.
I fysiske eksperiment handler usikkerhetsanalysen om å vurdere usikkerheten til en måling. Et eksperiment designet for å måle en effekt, demonstrere en fysisk lov eller estimere en numerisk verdi fra en fysisk variabel vil alltid være påvirket av målefeil på grunn av faktorer som instrumentering, metodevalg, konfunderende effekter, og så videre. Eksperimentelle usikkerhetsestimater trengs for å vurdere tilliten til resultatene. [3] Et relatert fagfelt er eksperimentdesign.
På samme måte vil usikkerhetsanalyser av numeriske eksperimenter og matematisk modellering bygge på en rekke teknikker for å bestemme påliteligheten til modellprediksjoner, og tar hensyn til ulike kilder til usikkerhet i modellinngang og design. Et relatert fagfelt er sensitivitetsanalyse.
En kalibrert parameter representerer ikke nødvendigvis virkeligheten, ettersom virkeligheten ofte er mye mer kompleks. Enhver prediksjon har sine egne kompleksiteter av virkeligheten som ikke kan bli presentert unikt av den kalibrerte modellen, og det vil derfor være potensial for feil. Slike feil må tas hensyn til når man bruker modellutgangen for å ta beslutninger.[4]