Zoeken
Zoeken kan via de modus 'eenvoudig zoeken' (één veld) of uitgebreid via 'geavanceerd zoeken' (meerdere velden). Zo kan je bv. zoeken op een combinatie van een auteursnaam (auteur), een jaartal (jaar) en een documenttype.
Boekenmand
Nuttige resultaten kan je aanvinken en toevoegen aan een mandje. De inhoud hiervan kan je exporteren of afdrukken (naar bv. PDF).
RSS
Op de hoogte blijven van nieuw toegevoegde publicaties binnen uw interessegebied? Dit kan door een RSS-feed (?) te maken van jouw zoekopdracht.
[ meld een fout in dit record ] | mandje (0): toevoegen | toon |
Sensitivity analysis in practice: a guide to assessing scientific models Saltelli, A.; Tarantola, S.; Campolongo, F.; Ratto, M. (2004). Sensitivity analysis in practice: a guide to assessing scientific models. Wiley & Sons: Chichester. ISBN 978-0470-87093-8. xi, 219 pp.
|
Beschikbaar in | Auteurs |
Deze kopie is momenteel uitgeleend aan Vanlede, Joris [ 25/11/2016 ] Gelieve bij verandering van ontlener steeds de bibliotheek te contacteren. | |
Documenttype: Handboek -Handleiding |
Trefwoorden |
Methods Simulation |
Auteurs | Top | |
|
Abstract |
Provides an accessible overview of the most widely used sensitivity analysis methods. Covers a range of methodologies, including variance-based methods, Bayesian uncertainty estimation, selected screening methods and Monte Carlo filtering. Opens with a detailed worked example to explain the motivation behind methods described. Includes a range of further worked examples to illustrate the practical applications. Discusses implementation of the methods using SIMLAB - freely available sensitivity analysis software. Contains a large number of references to sources for further reading. Supported by a Website featuring a SIMLAB download, data sets and additional material. Sensitivity Analysis in Practice is primarily aimed at researchers and practitioners working in scientific modelling from statistics, mathematics, medicine, and environmental science. The book is suitable for applied scientists working with statistical models in virtually any discipline, including economics, biology, chemistry and engineering, as well as graduate students of statistical modelling. |
Top | Auteurs |