模型的敏感性分析

什么是敏感性分析？

A:敏感性分析是研究如何将数学模型或系统(数值或其他)输出中的不确定性划分并分配给输入中不同的不确定性来源。一个相关的做法是不确定性分析，更注重不确定性的量化和传播；理想情况下，不确定性和敏感性分析应该同时进行。

灵敏度分析中常用的元模型有哪些？

回答：灵敏度分析中常用的元模型有MARS(多元自适应回归样条)、ACOSSO(自适应分量选择和平滑算子)、支持向量机、GP(高斯过程)、TGP(树状高斯过程)。MARS结合了样条回归、逐步模型拟合和递归划分。

单变量敏感性分析表有哪些？

回答：常用的单变量敏感性分析表有：地价-利润率、售价-利润率、成本-利润率；地价-内部收益率，销售价格-内部收益率，成本-内部收益率。操作基本相同。我们以地价-利润率的敏感性分析为例进行了论证。

敏感性指数有哪些形式？

A:敏感性指数有几种形式：一阶指数：仅用单一输入来衡量对产出方差的贡献。总序指数：衡量输入对模型输出方差的贡献，包括其一阶效应(输入分别变化)和所有高阶交互作用。计算开销：敏感性分析几乎是基于抽样的，当模型的一次运行需要大量时间时，这可能是一个严重的问题。