模型敏感性分析

敏感性分析

敏感性指模型指标对模型参数的导数。模拟值y对参数b的敏感性可以表示为Δy/Δb。敏感性分析是在合理的范围内（模型参数值的不确定范围）改变模型输入参数，并观察模型响应的相对变化的过程。参数敏感性分析的目的是明确模型在模拟中对输入参数的不确定性模拟的敏感性，同时表明了一个模型参数相对于其他参数的敏感性。敏感性分析可以帮助指示重要的观测值和参数，分辨哪些参数值得详细校正，而哪些方面的观测值需要进一步获取。

敏感性分析结果偶尔也可以指示校准参数数据组的不惟一性。在模型后期的完善过程中，模型检查或者获取额外的数据都可以帮助建模者在不同参数数据组中进行选择。已经有评估模型的工具可以进行敏感性自动分析。这一般而言是个简单自动的步骤，但有时通过查看敏感性分析的中间结果，可以获取额外的信息，从而完全改变改变模型原有的路线和目标。

一般而言，模型的敏感性与模型的校准程度无关，所以敏感性分析可以在建模初期就着手来实施，用来指导整个建模过程。