敏感度分析

敏感度分析 （ Sensitivity analysis ， 也稱敏感性分析 ） 是研究數學模型或系統 輸出中的不確定性如何在其輸入中被分配到不同的不確定性來源 。 一個相關的實踐是不確定度分析 ， 它更注重不確定度的量化和不確定度的傳播 ； 理想情況下 ， 不確定度和敏感度分析應該同時進行 。 敏感度分析在其他假設下重新計算結果 ， 以確定指定變量的影響 。 它可用於多種目的 ， 包括 ： 在存在不確定性的情況下測試模型或系統結果的穩健性 。 增加對系統或模型中輸入和輸出變量之間關係的理解 。 通過識別導致輸出中的顯着不確定性的模型輸入 ， 來減少不確定性 。 爲了提高穩健性 （ 可能通過進一步的研究 ） ， 這些輸入應該成爲關注的焦點 。 尋找模型中的錯誤 （ 通過發現輸入和輸出之間的意外關係 ） 。 模型簡化 — — 修復對輸出沒有影響的模型輸入 ， 或識別和刪除模型結構的冗餘部分 。 加強建模者與決策者之間的溝通 （ 例如 ， 通過提出更可信 ， 可理解 ， 引人注目或具有說服力的建議 ） 。 在輸入因子空間中查找模型輸出爲最大值或最小值或滿足某個最佳標準的區域 （ 請參閱優化和蒙特卡洛過濾 ） 。 在校準具有大量參數的模型的情況下 ， 首先進行靈敏度測試可以通過關注敏感參數來簡化校準階段 。 不知道參數的敏感性可能會導致校準時間無用地花不非敏感的參數上 。 尋找識別觀測 、 模型輸入和預測或預測之間的重要聯繫 ， 從而開發出更好的模型 。