Global sensitivity measures from given data

估计员 计算机科学 灵敏度(控制系统) 一致性(知识库) 审计 规范(哲学) 统计的 钥匙(锁) 数学优化 数据挖掘 数学 统计 人工智能 计算机安全 工程类 经济 电子工程 管理 法学 政治学
作者
Elmar Plischke,Emanuele Borgonovo,Curtis Smith
出处
期刊:European Journal of Operational Research [Elsevier BV]
卷期号:226 (3): 536-550 被引量:289
标识
DOI:10.1016/j.ejor.2012.11.047
摘要

Simulation models support managers in the solution of complex problems. International agencies recommend uncertainty and global sensitivity methods as best practice in the audit, validation and application of scientific codes. However, numerical complexity, especially in the presence of a high number of factors, induces analysts to employ less informative but numerically cheaper methods. This work introduces a design for estimating global sensitivity indices from given data (including simulation input–output data), at the minimum computational cost. We address the problem starting with a statistic based on the L1-norm. A formal definition of the estimators is provided and corresponding consistency theorems are proved. The determination of confidence intervals through a bias-reducing bootstrap estimator is investigated. The strategy is applied in the identification of the key drivers of uncertainty for the complex computer code developed at the National Aeronautics and Space Administration (NASA) assessing the risk of lunar space missions. We also introduce a symmetry result that enables the estimation of global sensitivity measures to datasets produced outside a conventional input–output functional framework.
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