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  • 敏感性分析

    千次阅读 2020-11-05 10:24:07
    敏感性分析是投资项目的经济评价中常用的一种研究不确定性的方法。它在确定性分析的基础上,进一步分析不确定性因素对投资项目的最终经济效果指标的影响及影响程度。 类型 敏感性因素一般可选择主要参数(如销售...

    敏感性分析是投资项目的经济评价中常用的一种研究不确定性的方法。它在确定性分析的基础上,进一步分析不确定性因素对投资项目的最终经济效果指标的影响及影响程度。


    类型

    敏感性因素一般可选择主要参数(如销售收入、经营成本、生产能力、初始投资、寿命期、建设期、达产期等)进行分析。若某参数的小幅度变化能导致经济效果指标的较大变化,则称此参数为敏感性因素,反之则称其为非敏感性因素。
    敏感性分析


    敏感性分析是指从定量分析的角度研究有关因素发生某种变化对某一个或一组关键指标影响程度的一种不确定分析技术。其实质是通过逐一改变相关变量数值的方法来解释关键指标受这些因素变动影响大小的规律。
    利润的敏感性分析


    利润的敏感性分析是指专门研究制约利润的有关因素在特定条件下发生变化时对利润所产生影响的一种敏感性的分析方法。进行利润敏感性分析的主要目的是计算有关因素的利润灵敏度指标,揭示利润与有关因素之间的相对关系,并利用灵敏度指标进行利润预测。

    步骤

    1、确定敏感性分析指标
    敏感性分析的对象是具体的技术方案及其反映的经济效益。因此,技术方案的某些经济效益评价指标,例如息税前利润、投资回收期、投资收益率、净现值、内部收益率等,都可以作为敏感性分析指标。
    2、计算该技术方案的目标值
    一般将在正常状态下的经济效益评价指标数值,作为目标值。
    3、选取不确定因素
    在进行敏感性分析时,并不需要对所有的不确定因素都考虑和计算,而应视方案的具体情况选取几个变化可能性较大,并对经效益目标值影响作用较大的因素。例如:产品售价变动、产量规模变动、投资额变化等;或是建设期缩短,达产期延长等,这些都会对方案的经济效益大小产生影响。
    4、计算不确定因素变动时对分析指标的影响程度
    若进行单因素敏感性分析时,则要在固定其它因素的条件下,变动其中一个不确定因素;然后,再变动另一个因素(仍然保持其它因素不变),以此求出某个不确定因素本身对方案效益指标目标值的影响程度。
    5、找出敏感因素,进行分析和采取措施,以提高技术方案的抗风险的能力。

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    全局敏感性分析工具箱

    临床测试性能的Matlab项目

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  • 敏感性分析

    2021-08-31 18:26:40
    敏感性分析
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  • 全局敏感性分析,sobol
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  • 敏感性分析—Sobol

    万次阅读 多人点赞 2015-06-16 13:56:55
    最近在搞敏感性分析方法中的Sobol方法,看了一些国内的论文,发现一个通病,就是公式一挂就可以得出结果了,对于我这种数学渣渣真的很不适合。直到我在维基百科上面找到了这种方法的详细解释...

    最近在搞敏感性分析方法中的Sobol方法,看了一些国内的论文,发现一个通病,就是公式一挂就可以得出结果了,对于我这种数学渣渣真的很不适合。直到我在维基百科上面找到了这种方法的详细解释https://en.wikipedia.org/wiki/Variance-based_sensitivity_analysis,包括分析的步骤都写的很清楚,当然还有蛮多东西自己还不是太了解(越来越发觉,数学真的太重要了,师弟师妹们大学别光玩了,至少工科数学还是要学好的。)。本篇博客就不对概念性的东西再做阐述,主要自己目前也是半吊子,就不在这误导大家了。
    分析的步骤刚才的网页已经有详细的描述,今天我们就根据网页上的步骤用一个例子来走一遍。
    假设现在有一个函数 这里写图片描述,从公式中可以看到有x1、x2、x3三个自变量对应变量Y有影响。然后一般会给这三个参数一个取值范围,这里假设三个自变量的取值范围都设为[0,1]。敏感性分析的目的就是求取这三个参数对于Y值得贡献。当然我们这边可能有人一下子就可以分析出那个参数对于Y值影响最大,但是在解决实际问题时,这个函数一般都是未知,我们只能将其视作一个黑盒子,只有输入和输出,这时我们对其进行敏感性分析就很有必要了。经过敏感性分析我们就能找出对结果影响较大的参数。这样对于调整结果是很有帮助的。
    接着上面的例子,首先我们得根据三个自变量的范围进行采样,这边采样的方法一般都是蒙特卡洛采样以及一系列基于蒙特卡洛采样的变种,这个例子中我们采用了 Sobol sequence,具体的采样原理在这就不说了,大家可以自行谷歌。为了方便讲解例子我们设置采样的样本数为4(N = 4),自变量数目为3(D = 3)。我们按照上述网页的步骤。
    1、 生成N * 2D(即4行6列)的样本矩阵。这个就是我们Sobol sequence做的事情。这边我们生成的矩阵为:

    这里写图片描述
    2、 将矩阵的前D列设置为矩阵A,后D列设置为B列,在我们的例子中就是矩阵m的前3列设置为矩阵A,后3列设置为矩阵B。
    这里写图片描述
    构造N*D的矩阵ABi(i = 1,2,…,D),即用矩阵B中的第i列替换矩阵A的第i列,以本体为例:
    这里写图片描述
    经过这三步我们构造了A、B、AB1、AB2、AB3这五个矩阵,这样我们就有(D + 2) * N (即20)组x1、x2、x3输入数据,因此我们将有20组Y值。将上述的数据带入函数 这里写图片描述,这里详细的计算过程就不描述了。根据输入我们得出对应的Y值矩阵。
    这里写图片描述这里写图片描述
    4、 根据一介影响指数公式:
    这里写图片描述
    总效应指数:这里写图片描述
    其中这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里的“加”不是普通意义上的相加而是构造了一个新的矩阵包括YA 和 YB这里写图片描述
    这样我们就可以通过上述的公式求解x_1的一介影响指数。下面是求解过程。
    Y 的均值等于
    mean(Y)=(2.09136387768+1.11036605855+3.50765176932+
    1.31095036329+2.09136387768+3.50765176932+
    1.11036605855+1.70665120003)/8 = 2.0545456218
    Var(Y) = 0.835332581542
    这里写图片描述
    本例中VarX1就等于(2.09136387768 * (2.09136387768 - 2.09136387768) + 3.50765176932* (0.67596163481 - 1.11036605855) + 1.11036605855 * (3.95562603058 - 3.50765176932) + 1.70665120003 * (1.71834424557 - 1.31095036329) )/4 = -0.0827611931562
    那么
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    本例中EX~1 就等于((2.09136387768 - 2.09136387768)^2 + (1.11036605855 - 0.67596163481)^2 + (3.50765176932 - 3.95562603058)^2 + (1.31095036329 - 1.71834424557)^2 )/(2 * 4)= 0.06941973968,那么这里写图片描述
    至此x1的一介影响指数和全局影响指数都可以求出来了,然后x2、x3的一介影响指数与全局影响指数的求解过程和上面一样。
    当然在实际的求解过程中肯定不会用这么少的样本量的,但是求解过程是一样的。希望这篇文章会对做敏感性分析的小伙伴们有些帮助。

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    关于相关性分析以及敏感性分析的问题
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  • Meta分析如何进行敏感性分析

    千次阅读 2021-03-06 20:17:25
    在看已经发表SCI时,大家可能会时不时的看到敏感性分析,或者是sensitive analysis。这个到底是什么?我们今天就一起来聊聊。 敏感性分析的定义其实很简单,就是想看看你的研究结果稳定不稳定。如果按照你设定的...

    Meta分析是临床医生快速发表SCI,医学研究生快速掌握临床科研基本技巧的重要途径。在看已经发表SCI时,大家可能会时不时的看到敏感性分析,或者是sensitive analysis。这个到底是什么?我们今天就一起来聊聊。

     

    敏感性分析的定义其实很简单,就是想看看你的研究结果稳定不稳定。如果按照你设定的分析方法,发现结果基本是一致的,这里的一致不是说结果都是完全一样的。只要是结果方向性一致就可以。例如均提示实验组较对照组有效,且P值都小于0.05. 那么说明你的研究结果是稳定的,是不太容易被撼动的。反之,则提示你的研究结果不稳定,很容易被推翻,从而你的结果的证据等级也就没有那么高了。

     

    那么我们到底如何进行敏感性分析?一般来说,进行敏感性分析都是在研究设计阶段,就已经提前制定好的。也就是说在研究设计的时候,就知道要做几个敏感性分析。一般来说我们可以考虑依据以下因素进行敏感性分析:

     

    不同效应量:对于分类资料,可以RR,RD,OR之间进行转换

     

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    来源:51xxziyuan

     

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空空如也

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