Como equilibrar simplicidade e complexidade em modelos de análise de sensibilidade e avaliação de risco?

1 O que é análise de sensibilidade?

A análise de sensibilidade é um método de testar a sensibilidade das saídas do modelo às alterações nas entradas do modelo. Ele ajuda você a entender como diferentes suposições, parâmetros ou dados afetam suas conclusões e quão robusto seu modelo é para a incerteza. A análise de sensibilidade pode ser realizada de diferentes maneiras, como variando uma entrada por vez, usando simulação de Monte Carlo ou aplicando diagramas de tornado. O objetivo é identificar os principais impulsionadores dos resultados do seu modelo e a gama de valores possíveis que eles podem tomar.

2 O que é avaliação de risco?

A avaliação de riscos é um processo de identificação, quantificação e priorização dos riscos que podem afetar sua decisão. Ele ajuda a avaliar a probabilidade e o impacto de diferentes eventos ou cenários e como eles podem influenciar seus objetivos, restrições ou critérios. A avaliação de risco pode ser feita qualitativa ou quantitativamente, usando ferramentas como matrizes de risco, distribuições de probabilidade ou árvores de decisão. O objetivo é medir o nível de exposição ao risco e os trade-offs entre risco e recompensa.

3 Como equilibrar simplicidade e complexidade?

Encontrar o equilíbrio certo entre simplicidade e complexidade em seus modelos para análise de sensibilidade e avaliação de risco pode ser um desafio. Você quer que seus modelos sejam simples o suficiente para serem compreensíveis, transparentes e gerenciáveis, mas complexos o suficiente para capturar os recursos, interações e incertezas relevantes do seu problema. Para alcançar esse equilíbrio, comece com um modelo simples e adicione complexidade conforme necessário, usando o princípio da parcimônia ou a navalha de Occam. Valide seu modelo em relação a dados históricos, opiniões de especialistas ou outras fontes de informação para garantir que ele se encaixe bem nos dados e faça sentido lógica e intuitivamente. Além disso, execute a análise de sensibilidade e a avaliação de risco iterativamente para refinar as entradas, saídas ou estrutura do modelo e testar diferentes cenários ou alternativas. Finalmente, documente suas suposições, limitações e incertezas do modelo para explicar como você derivou suas entradas, saídas ou estrutura do modelo e quais são as fontes de erro ou variabilidade.