不确定性分析是一种用于评估和处理不确定性的方法。在许多领域，包括科学、工程、经济学等，决策往往需要考虑到各种不确定因素，这些因素可能导致不同结果的出现。
不确定性可以来自多种因素，例如随机性、不完全信息、测量误差、未来事件的不可预测性等。不确定性分析的目标是通过定量或定性的方式，评估和量化这些不确定因素对决策结果的影响，帮助决策者更全面地了解决策的风险和可能性，并在不同情景下做出更明智的选择。
不确定性分析可以采用多种方法，常见的包括：
概率统计方法：通过概率分布来描述不确定性，如正态分布、均匀分布等。通过对数据进行统计分析和建模，可以估计不确定性对结果的影响。
敏感性分析：用于衡量输入参数的变化对输出结果的影响程度。敏感性分析可以帮助确定哪些输入参数对结果影响最大，从而指导决策者将重点放在哪些方面。
蒙特卡洛模拟：通过随机抽样和模拟，生成大量的可能性情景，从而对不确定性进行评估。蒙特卡洛模拟可以用于模拟风险、投资回报等复杂系统。
场景分析：通过制定不同的场景和假设，评估在不同情况下的决策结果。场景分析可以帮助决策者考虑到多种可能性，从而做出更全面的决策。
不确定性分析在决策和规划中扮演着重要角色，它有助于降低风险、优化资源利用，并帮助决策者更好地应对不确定的未来情况。
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