Følsomhedsanalyse

Følsomhedsanalyse bestemmer, hvordan forskellige værdier af en uafhængig variabel påvirker en bestemt afhængig variabel under et givet sæt forudsætninger. Med andre ord studerer følsomhedsanalyser, hvordan forskellige usikkerhedskilder i en matematisk model bidrager til modellens generelle usikkerhed.

1. Hvad er følsomhedsanalyse, og hvad er dens formål?
2. Hvad er et følsomhedsanalyseeksempel?
3. Hvordan udfører du en følsomhedsanalyse?
4. Hvad er følsomhedsanalyse af en model?

Hvad er følsomhedsanalyse, og hvad er dens formål?

Følsomhedsanalyse (SA) er defineret som "en metode til at bestemme robustheden af ​​en vurdering ved at undersøge, i hvilket omfang resultater påvirkes af ændringer i metoder, modeller, værdier af umålede variabler eller antagelser" med det formål at identificere "resultater, der er mest afhængige af tvivlsomme eller ikke understøttede ...

Hvad er et følsomhedsanalyseeksempel?

Et enkelt eksempel på følsomhedsanalyse, der bruges i erhvervslivet, er en analyse af effekten af ​​at inkludere et bestemt stykke information i en virksomheds reklame, sammenligne salgsresultater fra annoncer, der kun adskiller sig fra, om de indeholder det specifikke stykke information eller ej.

Hvordan udfører du en følsomhedsanalyse?

For at udføre følsomhedsanalyse følger vi disse trin:

1. Definer modellens grundkasse;
2. Beregn outputvariablen for en ny inputvariabel, og lad alle andre forudsætninger være uændrede;
3. Beregn følsomheden ved at dividere % -ændringen i outputvariablen over % -ændringen i inputvariablen.

Hvad er følsomhedsanalyse af en model?

Følsomhedsanalyse involverer en række metoder til at kvantificere, hvordan usikkerheden i output fra en model er relateret til usikkerheden i dens input. Med andre ord vurderer følsomhedsanalyse, hvor "følsom" modellen er over for udsving i parametre og data, som den er bygget på.