Global sensitivity analysis of stochastic computer models
Analyse de sensibilité globale de modèles numériques à paramètres incontrôlables
Résumé
L'analyse de sensibilité globale permet de quantifier l'influence des différents paramètres d'entrée incertains sur la variabilité de la réponse d'un modèle numérique. Les méthodes quantitatives sont applicables aux codes de calcul déterministes (pour lesquels un même jeu de paramètres d'entrée procure toujours la même réponse). Ce papier propose une méthode d'analyse de sensibilité globale quand le code de calcul est stochastique (possédant une variabilité non contrôlée ou non quantifiée par un ou plusieurs paramètres d'entrée scalaires). Nous modélisons la moyenne et la dispersion des réponses du code par deux modèles linéaires généralisés (GLM) interdépendants. Le modèle de la moyenne permet d'obtenir les indices de sensibilité des paramètres contrôlables. Le modèle de la dispersion permet d'obtenir un indice de sensibilité regroupant les contributions de tous les paramètres non contrôlables.