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敏感性分析的方法
敏感性分析是通过改变模型的输入参数，以评估参数变化对结果的影响程度，以
此来理解模型对参数的敏感性。以下是常用的敏感性分析方法：
1.单因素分析：逐个固定其他参数，改变一个参数的值，观察结果的变化程度。
可以使用散点图、线图等图表展示结果与参数之间的关系。
2.相对重要性方法：通过计算参数的相对重要性指标，判断参数对结果的贡献
程度。常用的方法包括：方差分解、主成分分析、回归分析等。
3.灵敏度指数方法：一种常见的灵敏度指数是参数的弹性指数（elasticity），用
于描述结果对参数的百分比变化的反应程度。灵敏度指数还可以通过改变参数值
时结果的百分比变化来计算。
4.梯度分析：使用数值方法计算结果对参数的偏导数或梯度。该方法适用于连
续函数和可微函数。
5.MonteCarlo方法：通过随机抽样的方式，对参数进行多次取值，得到不同
取值下的结果分布。可以通过观察结果的分布情况来判断参数的敏感性。
6.基于目标函数的全局优化方法：通过将参数的取值范围划分为多个区间，对
每个区间内的参数进行全局优化，以评估参数对结果的敏感性。
以上是常用的敏感性分析方法，选择适合自己模型及问题的方法来进行敏感性分
析是非常重要的。
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