1. 灵敏度分析：
某一个假定的常量，在现实中不可能完全保持不变，可能发生一定范围的波动。灵敏度分析就是检验这部分波动对结果的影响。
灵敏度分析主要有两类： 局部敏感性分析、 全局敏感性分析
1.1 局部灵敏度分析：
- 局部灵敏度分析是基于偏导数的分析。该方法适用于简单的成本函数，不适用于复杂模型，因为多数复杂模型目标函数不总连续。
- 局部敏感度分析是一项 一次性 （OAT）技术，可以一次分析一个参数对成本函数的影响，同时保持其他参数不变。
1.2全局灵敏度分析：
全局灵敏度分析：通常使用蒙特卡洛技术实现。这种方法使用了一组全局样本来探索设计空间。
2. 灵敏度分析的流程：
3. 灵敏度分析的实例：
3.1 全局灵敏度分析，蒙特卡洛方法
（蒙特卡洛方法本质上是一种随机！）:
上图利用热力图的方式，直观展示了k与m共同对RMSE结果的影响。
3.2 局部灵敏度分析，OAT
单变量对全局的影响:
多值的灵敏度分析（控制变量法：改变参数值，通过折线图观察其变化），同一图幅多曲线，方便比较与总结相关信息。
3.3 局部灵敏度分析，OAT，离散
（步长搜索，步长变化）
结论——不敏感：1. 变化率小（0.01%） 2. 线性关系（影响基本可预知）。
4. 如何进行灵敏度分析：
一般灵敏度分析：
- 将参数的灵敏度曲线放在一张图中。
- 参考：控制变量 上下波动5%(+-0.05)，画出各参数在该区域内导致的输出变化曲线。
- 参考： 设定范围，如range(10, 10, 100)
5. 灵敏度分析示例：
[ 引用2019年美赛A题优秀作品：Long May They Reign: How Majestic Dragons Can Survive In The New Realm ]
在龙体重的 Logistic 增长模型中，龙出生一年后的体重、龙的固有体重增长率、环境因素和环境温度都会对模型的结果产生影响。由于一年后龙的体重与固有增长率密切相关，因此 我们只考虑 固有增长率、 环境因子和 环境温度的变化对模型的影响。
温度的变化对模型:
- THE END –
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Author: litecdows
Title: 灵敏度分析简介
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