uncertainty analysis是什么意思，uncertainty analysis的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
不确定性分析
例句
The uncertainty analysis was presented.
进行了不确定度分析。
Results of resistance test and uncertainty analysis are presented in this paper.
本文给出了阻力试验结果和不确定分析。
A parametrical uncertainty analysis of flexible multibody systems was presented.
研究了柔性多体系统的参数不确定性问题。
This paper briefly presents a method of uncertainty analysis for wind tunnel test data.
本文简要介绍了风洞数据不确定度分析方法。
Moreover uncertainty analysis and the sensitivity analysis have a broad research and the application future.
而且不确定性分析和敏感性分析有着广阔的研究与应用前途。
同义词
|qualitative analysis/qualitative investigation;定性分析；不确定性分析
专业解析
不确定性分析（Uncertainty Analysis）是指系统性地识别、量化并评估与测量结果、模型预测或决策相关的各种不确定性来源的过程。其核心目标是理解这些不确定性如何影响最终结果的可靠性和可信度，从而为决策提供更全面和透明的信息基础。
1. 核心概念与目的
- 识别不确定性来源： 分析过程中可能引入不确定性的所有因素，例如测量仪器的精度限制、环境条件波动、样本代表性不足、模型简化假设、输入数据误差、人员操作差异等。
- 量化不确定性： 使用统计学和概率论方法（如概率分布、置信区间、标准差、蒙特卡洛模拟等）对识别出的不确定性来源进行数值估计，衡量其大小和影响范围。
- 评估影响： 分析量化后的不确定性如何传播并影响最终结果（输出量）。这有助于了解结果的稳健性、关键不确定性来源以及结果的可能变化范围。
- 支持决策： 通过清晰呈现结果的不确定性范围，帮助决策者理解风险、评估不同方案的可靠性，并在信息不完全的情况下做出更明智的选择。它强调结果的“可信度”而非单一的“精确值”。
2. 关键方法与技术
- 误差传播（基于导数的分析）： 适用于输入变量不确定性较小且模型相对线性的情况，利用泰勒级数展开近似计算输出量的不确定性。
- 蒙特卡洛模拟： 最常用且强大的方法。通过为每个不确定的输入变量指定概率分布，进行大量随机抽样，每次抽样代入模型计算输出值，最终得到输出量的概率分布，从而全面评估其不确定性（如均值、标准差、置信区间、分位数等）。
- 区间分析： 当不确定性的概率分布信息不足时，为输入变量指定一个可能的值区间，计算输出量相应的区间范围。
- 敏感性分析： 常与不确定性分析结合使用，用于识别哪些输入变量的不确定性对输出结果的影响最大，从而指导资源分配（如优先降低关键变量的不确定性）。
3. 应用领域
不确定性分析广泛应用于科学、工程、经济学、金融、风险管理、环境评估和政策制定等几乎所有依赖数据、模型或测量的领域。例如：
- 工程与物理科学： 实验测量结果的可靠性评估、仿真模型预测的可信度分析、结构安全裕度评估。
- 环境与气候科学： 气候模型预测的不确定性范围、污染物扩散模拟的可靠性评估。
- 金融与经济学： 投资风险评估、经济预测模型的置信区间、保险精算。
- 医疗与生物统计： 临床试验结果的可信度、流行病学模型预测范围、诊断测试的准确性评估。
- 决策与政策： 评估不同政策选项的风险和不确定性，支持稳健决策。
权威参考来源
- ISO/IEC Guide 98-3:2008 (GUM): 国际标准化组织（ISO）和国际电工委员会（IEC）联合发布的《测量不确定度表示指南》（Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, GUM）是测量领域不确定性评估的权威国际标准。它提供了评估和表示测量不确定度的统一框架和方法论。来源：International Organization for Standardization (ISO)。
- NIST Guidelines: 美国国家标准与技术研究院（NIST）在其众多出版物和指南中详细阐述了测量和计算中不确定性的评估方法，是工程和物理科学领域的重要参考。例如，NIST Special Publication系列提供了具体的技术指导。来源：National Institute of Standards and Technology (NIST)。
- 专业文献与教科书： 在统计学、计量学、风险分析、数值分析等领域的专业书籍和期刊论文中，对不确定性分析的理论基础、方法和应用有深入探讨。来源：相关领域的学术出版物（如Morgan, M. G., & Henrion, M. (1990). Uncertainty: A Guide to Dealing with Uncertainty in Quantitative Risk and Policy Analysis. Cambridge University Press）。
网络扩展资料
“Uncertainty analysis”（不确定性分析）是指系统地评估和量化研究、测量或模型中存在的不确定性，以明确这些不确定因素对最终结果的影响程度。它广泛应用于科学、工程、统计学和决策制定等领域，旨在提高结果的可靠性和透明度。
核心概念解析
-
不确定性来源
主要包括：
- 参数不确定性（如测量误差或数据不完整）；
- 模型结构不确定性（如简化假设或数学表达的局限性）；
- 情境不确定性（如未来事件的不可预测性）。
-
目的
- 识别关键不确定性因素；
- 量化结果的可信区间（例如置信区间）；
- 支持风险评估和决策优化。
-
常用方法
- 蒙特卡洛模拟：通过随机抽样输入参数的概率分布，生成大量可能结果，统计输出的分布特性。
- 误差传播分析：利用泰勒展开或数值方法计算输入误差如何影响输出。
- 贝叶斯方法：结合先验知识与新数据，更新不确定性估计。
应用场景举例
- 工程学：评估结构设计在材料强度波动下的可靠性；
- 气候模型：量化不同排放情景对温度预测的影响范围；
- 金融：分析投资组合在市场价格波动中的潜在风险。
与相关术语的区别
- 敏感性分析：关注“哪些输入对输出影响大”，而不确定性分析侧重“这些影响导致的结果波动范围”。
- 风险评估：通常以不确定性分析为基础，进一步结合后果严重性进行综合判断。
通过不确定性分析，研究者或决策者可以更全面地理解结果的局限性，并制定应对策略（如增加数据收集或改进模型）。这一过程对提升科学严谨性和实际应用的稳健性至关重要。
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