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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
Show all
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.
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Last update: 21.02.2013
Responsible applicant and co-applicants
Name
Institute
Reichert Peter
Abteilung Systemanalyse, Integrated Assessment und Modellierung EAWAG Dübendorf
Employees
Name
Institute
Tomassini Lorenzo
Max Planck Institute
Rinderknecht Simon Lukas
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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