Analiza občutljivosti je metoda analize, ki se uporablja za ugotavljanje, koliko razlike v vhodnih vrednostih za določeno spremenljivko bodo vplivale na rezultate matematičnega modela. Analiza občutljivosti se lahko uporablja v več različnih disciplinah, vključno s poslovno analizo, naložbami, okoljskimi študijami, inženiringom, fiziko in kemijo.
Analiza občutljivosti
Analiza občutljivosti se nanaša na negotovost, ki je značilna za matematične modele, kjer se vrednosti vhodov, uporabljenih v modelu, lahko razlikujejo. To je spremljevalno analitično orodje za analizo negotovosti, ki se pogosto uporabljata skupaj. Vsi sestavljeni modeli ali študije, izvedene za oblikovanje zaključkov ali sklepov za politične odločitve, temeljijo na predpostavkah o veljavnosti vhodnih podatkov, uporabljenih pri izračunih. Na primer, pri vrednotenju lastniškega kapitala razmerje donosnosti sredstev (ROA) predpostavlja, da je mogoče ugotoviti veljaven, točen izračun premoženja podjetja in da je smiselno analizirati dobiček ali donosnost sredstev, ki je sredstvo za oceno podjetje za naložbene namene.
Zaključki iz študij ali matematičnih izračunov se lahko bistveno spremenijo, odvisno od tega, kako je določena spremenljivka določena ali izbrani parametri za študijo. Kadar se rezultati študije ali izračuna ne spreminjajo bistveno zaradi razlik v osnovnih predpostavkah, se štejejo za zanesljive. Če razlike v utemeljenih vhodih ali predpostavkah bistveno spremenijo rezultate, se lahko uporabi analiza občutljivosti, da se ugotovi, kako lahko spremembe vhodov, opredelitev ali modeliranja izboljšajo natančnost ali zanesljivost kakršnih koli rezultatov.
Donosnost naložb
V poslovnem kontekstu lahko analizo občutljivosti uporabimo za izboljšanje odločitev na podlagi določenih izračunov ali modeliranja. Podjetje lahko uporabi analizo občutljivosti za določitev najboljših podatkov, ki jih je treba zbrati za prihodnje analize, za oceno osnovnih predpostavk o naložbi in donosnosti naložbe (ROI) ali za optimizacijo razporeditve sredstev in virov. Eden preprostih primerov analize občutljivosti, ki se uporablja v poslu, je analiza učinka vključitve določenega podatka v oglaševanje podjetja, primerjava prodajnih rezultatov iz oglasov, ki se razlikujejo le po tem, ali vsebujejo določen podatek.
Računalniški modeli se pogosto uporabljajo pri napovedovanju vremena, okolja in podnebnih sprememb. Analiza občutljivosti se lahko uporabi za izboljšanje takšnih modelov z analizo, kako različne sistematične metode vzorčenja, vhodi in parametri modela vplivajo na natančnost rezultatov ali zaključkov, pridobljenih iz računalniških modelov.
Fizika in kemija pogosto uporabljata analizo občutljivosti za oceno rezultatov in zaključkov. Analiza občutljivosti se je izkazala za posebej koristno pri ocenjevanju in prilagajanju kinetičnih modelov, ki vključujejo uporabo več diferencialnih enačb. Pomembnost različnih vložkov in vplivov odstopanj vhodnih podatkov na rezultate modela je mogoče analizirati.
Rafiniranje računalniških modelov
Standardna praksa v inženiringu je za uporabo računalniških modelov za testiranje zasnove konstrukcij, preden so zgrajene. Analiza občutljivosti pomaga inženirjem ustvariti bolj zanesljive in robustne zasnove z ocenjevanjem točk negotovosti ali velikih razlik v možnih vhodih in njihovih ustreznih učinkov na sposobnost preživetja modela. Izpopolnitev računalniških modelov lahko bistveno vpliva na natančnost ocenjevanja takšnih stvari, kot so zmožnost obremenitve mostu ali tveganja predorov.
