不确定性分析的三种方法
不确定性和因果关系是否矛盾？求解答？
不确定性和因果关系是否矛盾？求解答？
如果一件事直接导致另一件事,它们则被称作具有因果关系——从高楼上跳下肯定差不多会摔得血肉横飞,古老的俄罗斯轮盘赌游戏也是这样。但俄罗斯轮盘赌并不只有一个结果,也有可能幸存。同样,去蚊子横行的中非丛林旅行也不一定会导致疟疾,尽管有此可能。结果中有我们所称的不确定性,在这种不确定性中概率的使用是最经常的,正如我们一直用到现在的一样。如果我们把因果顺序倒置过来,讨论还是一样的。有些情况是,在知道原因的情况下讨论结果中的不确定性,而当我们知道结果时,也很难确定原因。一般说,原因会有好几个,不可能确定哪一个是真正的原因。这就是不确定性。在风险分析中使用因果关系涉及两个方面的不确定性。一个原因不一定只有一个后果,一个后果也不一定只有一个原因。重要的是要强调这种不确定性是内在的,而非没有付出足够的时间和努力得出结果。亚伯拉罕·林肯说,几乎没有什么事情是百分之百的好或百分之百的坏。特别是政府的每一项政策都是好坏两方面不可分割的结合。因此不断要求我们对好坏两方面孰占优势作出最佳判断。
熵分析方法的主要内容和步骤？
在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。根据熵的特性，我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度，也可以用熵值来判断某个指标的离散程度，指标的离散程度越大，该指标对综合评价的影响越大。