Phân tích độ nhạy

Tổng quan

Vấn đề gặp nhau trong lĩnh vực khoa học xã hội, kinh tế, tự nhiên có thể dẫn đến việc sử dụng các mô hình máy tính, mà nói chung không cho vay mình một sự hiểu biết đơn giản của mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào (những gì đi vào mô hình) và đầu ra (phụ thuộc vào mô hình của các biến). Đánh giá cao như vậy, tức là sự hiểu biết về mô hình hoạt động đáp ứng với những thay đổi trong đầu vào của nó, được tầm quan trọng cơ bản để đảm bảo sử dụng đúng các mô hình.
Mô hình máy tính được xác định bởi một loạt các phương trình, yếu tố đầu vào, các thông số, và các biến nhằm mục đích mô tả các quá trình đang được điều tra.
Đầu vào là nhiều nguồn của sự không chắc chắn bao gồm cả lỗi của đo lường, sự vắng mặt của thông tin và sự thiếu hiểu biết hoặc một phần của các lực lượng và cơ chế lái xe. Không chắc chắn này áp đặt một giới hạn về sự tự tin của chúng tôi trong các phản ứng hoặc đầu ra của mô hình. Hơn nữa, các mô hình có thể phải đối phó với biến đổi bản chất tự nhiên của hệ thống, chẳng hạn như sự xuất hiện của sự kiện ngẫu nhiên.
Thực hành mô hình tốt yêu cầu cung cấp một đánh giá rằng mô hình của sự tự tin trong mô hình, có thể đánh giá những điều không chắc chắn liên quan đến quá trình mô hình hóa và với kết quả của mô hình chính nó. [[Không chắc chắn và độ nhạy Phân tích cung cấp các công cụ giá trị đặc trưng cho sự không chắc chắn liên quan với một mô hình. Phân tích không chắc chắn (UA) định lượng không chắc chắn trong các kết quả của một mô hình. Phân tích độ nhạy cảm có vai trò bổ sung đặt hàng bởi tầm quan trọng của sức mạnh và sự liên quan của các yếu tố đầu vào trong việc xác định sự thay đổi ở đầu ra.
Trong các mô hình liên quan đến nhiều phân tích độ nhạy cảm biến đầu vào là một thành phần thiết yếu của xây dựng mô hình và đảm bảo chất lượng. Cơ quan quốc gia và quốc tế tham gia trong các nghiên cứu đánh giá tác động bao gồm phần dành để phân tích độ nhạy trong hướng dẫn của họ. Ví dụ như Ủy ban châu Âu, Văn phòng Quản lý và Ngân sách Nhà Trắng, ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu và Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ.
Đôi khi một phân tích độ nhạy có thể tiết lộ những hiểu biết đáng ngạc nhiên về các chủ đề quan tâm. Ví dụ, lĩnh vực của ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) nghiên cứu (trong số các chủ đề khác) vấn đề làm thế nào để lựa chọn thay thế tốt nhất trong số một số lựa chọn thay thế cạnh tranh. Đây là một nhiệm vụ quan trọng trong ra quyết định. Trong bối cảnh như vậy, thay thế từng được mô tả trong điều khoản của một tập hợp các chỉ tiêu đánh giá. Các tiêu chí này được kết hợp với trọng lượng quan trọng. Trực giác, người ta có thể nghĩ rằng lớn hơn trọng lượng cho tiêu chí quan trọng hơn mà tiêu chí cần có. Tuy nhiên, điều này có thể không phải là trường hợp. Điều quan trọng là để phân biệt khái niệm "tới hạn" với tầm quan trọng "" By "quan trọng.", Chúng tôi có nghĩa là một tiêu chí với sự thay đổi nhỏ (như là một tỷ lệ phần trăm) trọng lượng của nó, có thể gây ra một thay đổi đáng kể của giải pháp cuối cùng. Đó là tiêu chí có thể với trọng lượng khá nhỏ tầm quan trọng (ví dụ, những người mà không phải là rất quan trọng trong đó tôn trọng) là quan trọng hơn trong một tình huống nhất định hơn so với người có trọng lượng lớn hơn. Đó là, một phân tích độ nhạy có thể làm sáng tỏ các vấn đề không dự đoán vào đầu của một nghiên cứu. Điều này, đến lượt nó, có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các nghiên cứu ban đầu và hỗ trợ trong việc thực hiện thành công của giải pháp cuối cùng.

Động học phản ứng

Với sự tích lũy kiến thức về các cơ chế động học được điều tra và trước sức mạnh của công nghệ máy tính hiện đại, chi tiết mô hình động học phức tạp đang ngày càng được sử dụng như một công cụ dự báo và hỗ trợ cho sự hiểu biết các hiện tượng cơ bản. Một mô hình động học thường được mô tả bởi một tập hợp các phương trình vi phân biểu diễn mối quan hệ theo thời gian. Phân tích độ nhạy đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để điều tra một mô hình động học phức tạp.
Các thông số động học thường xuyên được xác định từ dữ liệu thực nghiệm thông qua dự toán phi tuyến. Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng tối ưu thiết kế thử nghiệm, ví dụ như xác định điều kiện ban đầu, vị trí, đo lường, và thời gian lấy mẫu, để tạo ra dữ liệu thông tin đó rất quan trọng đến độ chính xác dự toán. Một số lượng lớn các thông số trong một mô hình phức tạp có thể là ứng cử viên cho dự toán nhưng không phải tất cả là tôn kính. Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng để xác định các thông số ảnh hưởng có thể được xác định từ dữ liệu có sẵn trong khi sàng lọc ra những người không quan trọng. Phân tích độ nhạy cảm cũng có thể được sử dụng để xác định các loài dự phòng và phản ứng cho phép giảm mô hình.

Trong phân tích meta

Trong một phân tích meta, độ nhạy kiểm tra phân tích nếu kết quả là nhạy cảm với hạn chế về các dữ liệu bao gồm. Ví dụ thường gặp là những thử nghiệm lớn, thử nghiệm chất lượng cao hơn, và các thử nghiệm gần đây chỉ. Nếu kết quả phù hợp cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hơn về hiệu quả và khái quát.