sensitivity analysis是什么意思，sensitivity analysis的意思翻译、用法、同义词、例句

常用词典

例句

专业解析

敏感性分析（Sensitivity Analysis）是一种系统性的量化分析方法，用于评估模型或系统的输出结果对输入参数变化的敏感程度。该方法通过调整输入变量，观察其对输出结果的影响，从而识别关键影响因素、验证模型稳定性，并为决策提供科学依据。

定义与核心概念

在数学建模和工程领域，敏感性分析通过以下公式量化参数影响： $$ Y = f(X_1, X_2, ..., X_n) $$ 其中，输出变量$Y$对输入参数$X_i$的敏感度可通过偏导数$frac{partial Y}{partial X_i}$衡量。例如在金融领域，净现值（NPV）对折现率的敏感性分析可帮助评估投资风险。

应用场景

1. 工程优化：美国能源部（DOE）将敏感性分析用于能源系统设计，评估温度、压力等参数对设备性能的影响（来源：energy.gov/analytical-methods）
2. 经济预测：世界银行在政策模拟中使用该方法，分析GDP增长率对劳动力成本、汇率等变量的敏感度（来源：worldbank.org/macroeconomic-modeling）
3. 医学研究：临床试验中用于确定药物剂量与疗效间的敏感关系，例如《柳叶刀》发表的COVID-19治疗方案研究（来源：thelancet.com/pharmacokinetics）

方法论分类

• 局部敏感性分析：固定其他参数，单变量变动分析（适用于线性系统）
• 全局敏感性分析：多变量同时变化的交互影响评估（推荐用于复杂非线性模型）
• 蒙特卡罗法：通过概率分布模拟参数不确定性（来源：Springer《Uncertainty Quantification》）

行业标准参考

国际标准化组织（ISO）在ISO 31010风险管理标准中明确将敏感性分析列为风险评估工具（来源：iso.org/risk-management）。该方法已纳入美国项目管理协会（PMI）的《项目管理知识体系指南》（PMBOK）第七版。

网络扩展资料

敏感性分析（Sensitivity Analysis）是一种用于评估模型输出结果对输入参数或假设条件变化的敏感程度的方法。它通过调整关键变量，观察其对结果的影响，从而识别模型中的关键驱动因素和潜在风险。以下是详细解释：

1.核心定义

敏感性分析主要用于量化模型输出（如预测结果、决策方案）对输入变量变化的响应程度。例如，在财务模型中，分析利率或成本变动如何影响净现值（NPV）。

2.主要目的

• 识别关键变量：确定哪些输入参数对结果影响最大。
• 评估模型稳健性：验证模型在参数波动时的可靠性。
• 优化资源配置：指导决策者将资源集中在高敏感变量上。
• 降低不确定性：帮助理解假设条件变化对结论的影响。

3.常用方法

• 局部敏感性分析：仅改变一个变量，保持其他变量固定（如单变量测试）。
• 全局敏感性分析：同时改变多个变量，评估交互作用（如蒙特卡洛模拟）。
• 散点图与回归分析：通过可视化或统计方法分析变量与输出的相关性。

4.应用场景

• 金融领域：评估投资回报率对市场波动的敏感性。
• 工程设计：测试材料参数变化对结构稳定性的影响。
• 环境科学：预测气候模型中温度或碳排放变量的作用。

5.示例

假设一个企业预测利润模型，输入变量包括销量、单价和成本。通过敏感性分析发现，利润对单价变化的敏感度最高（如单价上涨10%导致利润增长20%），而对成本变化的敏感度较低。这提示企业应优先关注定价策略而非成本控制。

敏感性分析是决策科学中的重要工具，能帮助用户理解模型的局限性并制定更稳健的策略。

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