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Decision-theoretic policy assessments using imprecise model predictions

English title Decision-theoretic policy assessments using imprecise model predictions
Applicant Reichert Peter
Number 112010
Funding scheme Project funding (Div. I-III)
Research institution Abteilung Systemanalyse, Integrated Assessment und Modellierung EAWAG Dübendorf
Institution of higher education Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology - EAWAG
Main discipline Economics
Start/End 01.04.2006 - 31.12.2009
Approved amount 138'167.00
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All Disciplines (2)

Discipline
Economics
Environmental Research

Keywords (7)

statistical decision theory; integrated models; probability networks; uncertainty analysis; information theory; imprecision; Lead

Lay Summary (German)

Lead
Lay summary
Zur besseren Beschreibung der Unsicherheit wissenschaftlicher Prognosen, soll aufgezeigt werden, wie man dazu unpräzise Wahrscheinlichkeiten verwenden kann.HintergrundWissenschaftliche Prognosen sind eine essentielle Grundlage für gesellschaftliche Entscheide. Diese Prognosen sind aber unsicher und es ist wichtig diese Unsicherheit Abzuschätzen und zu Kommunizieren. Bei sehr schlechter Datenlage kann es schwierig sein, die Unsicherheit über das Vorwissen und damit auch über die Prognose mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu charakterisieren, da diese selbst unsicher sind. Unpräzise Wahrscheinlichkeiten bieten sich da als Werkzeug an. Da verschiedene Klassen von unpräzisen Wahrscheinlichkeiten vorgeschlagen wurden und für deren Erhebung keine Standardverfahren zur Verfügung stehen, werden diese aber in der Umweltmodellierung kaum angewandt. ZielIn diesem Projekt soll eine Klasse von von unpräzisen Wahrscheinlichkeiten ausgewählt werden, ein Erhebungsverfahren konstruiert werden und eine beispielhafte Anwendung unpräziser Wahrscheinlichkeiten in der Umweltmodellierung erarbeitet werden. Damit soll aufgezeigt werden, wie man besser als bisher die Unsicherheit wissenschaftlicher Prognosen quantifizieren kann.BedeutungViele gesellschaftliche Entscheide bedingen eine wissenschaftliche Prognose der Konsequenzen verschiedener Handlungsalternativen. Solche Prognosen sind aber oft unsicher. Das trifft insbesondere beim Klimawandel zu. Die Quantifizierung und Kommunikation dieser Unsicherheiten ist für die Glaubwürdigkeit der Wissenschaft und für die Entscheidungsfindung sehr wichtig. Aus diesem Grund muss das bestmögliche mathematische Werkzeug dazu verwendet werden.
Direct link to Lay Summary Last update: 21.02.2013

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Associated projects

Number Title Start Funding scheme
101641 Implications of Imprecision in Models for Environmental Decision Analysis 01.10.2003 Project funding (Div. I-III)
192122 Comprehensive Uncertainty Assessment in Environmental Decision Support 01.10.2020 Project funding (Div. I-III)

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