Анализ чувствительности - это метод анализа, который используется для определения того, насколько различия во входных значениях для данной переменной повлияют на результаты для математической модели. Анализ чувствительности может применяться в нескольких различных дисциплинах, включая бизнес-анализ, инвестирование, экологические исследования, инженерию, физику и химию.
Анализ чувствительности
Анализ чувствительности связан с неопределенностью, присущей математическим моделям, где значения для входных данных, используемых в модели, могут варьироваться. Это сопутствующий аналитический инструмент для анализа неопределенности, и оба часто используются вместе. Все составленные модели или исследования, выполненные для того, чтобы сделать выводы или выводы для политических решений, основаны на предположениях относительно достоверности исходных данных, используемых в расчетах. Например, при оценке собственного капитала коэффициент рентабельности активов (ROA) предполагает, что можно рассчитать достоверный и точный расчет активов компании и что целесообразно анализировать прибыль или прибыль по активам как средство оценки компания для инвестиционных целей.
Выводы, сделанные из исследований или математических расчетов, могут быть существенно изменены в зависимости от таких вещей, как определение определенной переменной или параметров, выбранных для исследования. Если результаты исследования или вычисления существенно не изменяются из-за различий в базовых допущениях, они считаются надежными. Если различия в исходных данных или допущениях существенно меняют результаты, можно использовать анализ чувствительности, чтобы определить, как изменения в исходных данных, определениях или моделировании могут повысить точность или надежность любых результатов.
Прибыль на инвестиции
В бизнес-контексте анализ чувствительности может использоваться для улучшения решений, основанных на определенных расчетах или моделировании. Компания может использовать анализ чувствительности, чтобы определить лучшие данные, которые будут собраны для будущего анализа, чтобы оценить основные предположения относительно инвестиций и возврата инвестиций (ROI) или оптимизировать распределение активов и ресурсов. Одним из простых примеров анализа чувствительности, используемого в бизнесе, является анализ влияния включения определенной части информации в рекламу компании, сравнения результатов продаж по объявлениям, которые отличаются только тем, включают ли они конкретную часть информации.
Компьютерные модели обычно используются в прогнозировании погоды, окружающей среды и изменения климата. Анализ чувствительности может использоваться для улучшения таких моделей путем анализа того, как различные методы систематической выборки, входные данные и параметры модели влияют на точность результатов или выводов, полученных из компьютерных моделей.
В дисциплинах физики и химии часто используется анализ чувствительности для оценки результатов и выводов. Анализ чувствительности оказался особенно полезным при оценке и корректировке кинетических моделей, которые предполагают использование нескольких дифференциальных уравнений. Важность различных входных данных и влияние дисперсии входных данных на результаты модели могут быть проанализированы.
Усовершенствование компьютерных моделей
В инженерии общепринятая практика - использовать компьютерные модели для проверки проектирования конструкций перед их построением. Анализ чувствительности помогает инженерам создавать более надежные и надежные конструкции, оценивая точки неопределенности или большие различия в возможных исходных данных и их соответствующих эффектах на жизнеспособность модели. Уточнение компьютерных моделей может существенно повлиять на точность оценок таких вещей, как способность выдерживать стресс или риски туннелирования.
