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A new computational method of a moment-independent uncertainty importance measure

机译：与时刻无关的不确定性重要性测度的新计算方法

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For a risk assessment model, the uncertainty in input parameters is propagated through the model and leads to the uncertainty in the model output. The study of how the uncertainty in the output of a model can be apportioned to the uncertainly in the model inputs is the job of sensitivity analysis. Saltelli [Sensitivity analysis for importance assessment. Risk Analysis 2002;22(3):579-90] pointed out that a good sensitivity indicator should be global, quantitative and model free. Borgonovo [A new uncertainty importance measure. Reliability Engineering and System Safety 2007;92(6):771-84] further extended these three requirements by adding the fourth feature, moment-independence, and proposed a new sensitivity measure, δ_i It evaluates the influence of the input uncertainty on the entire output distribution without reference to any specific moment of the model output. In this paper, a new computational method of δ_i is proposed. It is conceptually simple and easier to implement. The feasibility of this new method is proved by applying it to two examples.
机译：对于风险评估模型，输入参数中的不确定性会通过模型传播，并导致模型输出中的不确定性。关于如何将模型输出中的不确定性分配给模型输入中的不确定性的研究是敏感性分析的工作。 Saltelli [用于重要性评估的敏感性分析。 Risk Analysis 2002; 22（3）：579-90]指出，良好的敏感性指标应该是全局，定量和无模型的。 Borgonovo [一种新的不确定性重要性度量。 [Reliability Engineering and System Safety 2007; 92（6）：771-84]通过添加第四个特征（矩独立性）进一步扩展了这三个要求，并提出了新的灵敏度度量δ_i，它评估了输入不确定性对整体的影响输出分配，而不参考模型输出的任何特定时刻。本文提出了一种新的δ_i计算方法。从概念上讲，它很简单，易于实现。通过将其应用于两个示例，证明了该新方法的可行性。

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