灵敏度分析以及灵敏度检验案例

资 源 简 介

灵敏度分析以及灵敏度检验案例

详 情 说 明

灵敏度分析是评估数学模型输出对输入参数变化的敏感程度的重要技术。它帮助研究人员理解哪些参数对结果影响最大，从而提高模型的可靠性和决策的科学性。

灵敏度检验通常分为局部和全局两种方法。局部方法通过微小扰动单个参数来观察输出变化，而全局方法则考虑多个参数同时变化的综合影响。常用的技术包括一次变化法、Morris筛选法和方差分解法等。

实际应用案例中，灵敏度分析广泛应用于工程优化、金融风险评估和气候模型预测等领域。例如在投资组合优化中，通过分析不同资产收益率变化对整体收益的影响，可以识别出关键风险因素。另一个典型案例是建筑工程中的材料强度分析，通过改变混凝土配比参数来评估结构安全系数的敏感度。

有效的灵敏度检验不仅能揭示模型的关键驱动因素，还能发现潜在的结构性问题。当某些参数微小变化导致输出剧烈波动时，往往需要重新审视模型假设的合理性。这种分析对于提高模型的健壮性和预测能力具有不可替代的价值。