Phân tích độ nhạy

Phân tích độ nhạy (SA) là kỹ thuật làm thế nào để phân chia "sự không chắc chắn" trong kết quả đầu ra của một "mô hình toán học" hoặc "một hệ thống" (hệ thống số hoặc các hệ thống khác) thành các nguồn không chắc chắn khác nhau ở đầu vào mô hình đó. Một kỹ thuật liên quan khác có tên là "phân tích độ không chắc chắn", kỹ thuật này tập trung nhiều hơn vào "định lượng độ không chắc chắn" và "sự lan truyền sự không chắc chắn". Lý tưởng nhất, "phân tích độ nhạy" và "phân tích độ không chắc chắn" nên được tiến hành song song.
Trong không chắc chắn điều khoản nói chung và phân tích độ nhạy điều tra sự vững mạnh của một nghiên cứu khi nghiên cứu bao gồm một số hình thức các yếu tố lựa chọn.
Các ứng dụng.
Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng
Nó cung cấp thông tin cũng như trên:
Kinh doanh.
Trong một vấn đề quyết định, các nhà phân tích có thể muốn xác định các trình điều khiển chi phí cũng như số lượng khác mà chúng ta cần phải tiếp thu kiến ​​thức tốt hơn để ra một quyết định. Mặt khác, một số lượng không ảnh hưởng đến các dự đoán, để chúng ta có thể tiết kiệm tài nguyên tại mà không làm giảm độ chính xác bằng cách thư giãn một số điều kiện. [[Công ty tài chính không chắc chắn#Định lượng|Tài chính doanh nghiệp: xác định số lượng không chắc chắn]].
Phân tích độ nhạy có thể giúp đỡ trong một loạt các trường hợp khác mà có thể được xử lý bởi các thiết lập được minh họa dưới đây:
Tuy nhiên cũng có một số vấn đề liên quan đến phân tích nhạy cảm trong bối cảnh kinh doanh:
Trong kinh tế hiện đại, sử dụng phân tích độ nhạy để dự đoán những lời chỉ trích là chủ đề của một trong các điều răn mười ứng dụng kinh tế (từ Kennedy, năm 2007):
Ngươi phải thú nhận trong sự hiện diện của nhạy cảm. Hệ luỵ: Ngươi phải lường trước những lời chỉ trích [· · · Khi báo cáo phân tích độ nhạy, các nhà nghiên cứu cần giải thích đầy đủ đặc điểm kỹ thuật tìm kiếm của họ để người đọc có thể tự đánh giá cho kết quả có thể đã bị ảnh hưởng. Điều này về cơ bản là một 'sự trung thực là phương pháp tiếp cận chính sách tốt nhất, ủng hộ của các Leamer, (1978).
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.
Liên kết ngoài.
[[Thể loại:Thuật ngữ kinh doanh]]
[[Thể loại:Mô hình khoa học]]
[[Thể loại:Quản lý quá trình]]
[[Thể loại:Phân tích độ nhạy| ]]
[[Thể loại:Mô hình hóa khoa học]]
[[Thể loại:Quản lý quy trình]]