如何对模型进行灵敏度分析

如何对模型进行灵敏度分析

简单来说就是改变模型原有的假设条件之后，所得到的结果会发生多大的变化。
灵敏度分析的成功应用要有较好的判断力， 通常即不可能对模型中的每个参 数都计算灵敏度分析， 也没有特别的要求。我们需要选择那些有较大不确定性的 参数进行灵敏度分析。 对灵敏度系数的解释还要依赖与参数的不确定程度，主要 问题是数据的不确定程度影响答案的置信度。

局部灵敏度分析也称一次变化法． 其特点是只针对一个 参数． 对其它参数取其 中心值 ， 评价模型结果在该 参数每次 发生变 化时的变化量 ． 有两种变换法 ： 第一种是因子变化法。 如将预分析的参数增加 1 0 ％或减少 1 0 ％； 另一种 方法是偏 差变化法， 如将预分析的参数增加一个标准偏差或减少一个 标准偏差。 全局灵敏度分析定量地确定各模型参数对于模型 结果中误差的贡献率 ． 其 主要 方法有 s o b o l ’ 法 和傅里 叶 幅度灵敏度俭验 扩展法 ( e x t e n d e d f o u r i e r amp l i t u d e s e n s it i v i t y te s t ) ． 这两种方法都是基于方差的方法， 认为模型 结果的方差可完全反映模型结果的不确定性 ． 它们不单单计 算参数对模型结果的单独影响， 还考虑参数之间的相互作用 对模型结果的影响． 在做定量全局灵敏度分析时。 可以先做 定性 的全局灵敏度分析。 从而过滤一些对模型结果影响不大 的参数。