敏感度分析

对于想搞清楚沿空掘巷围岩稳定性的人，理解影响因素的敏感度至关重要。这篇文章的挺有意思，主要是通过正交设计和数值计算来揭示哪些因素在支护设计中最重要。通过 FLAC 程序模拟了 18 种不同的计算方案，得出了围岩和支护结构的变形和受力情况，还提出了一个叫做综合敏感度的新概念。哦，对了，关键点就是你可以通过这个知道，哪些因素对稳定性影响最大，哪些相对次要。这是工程设计中实用的思路，尤其是当你面对复杂的支护系统时。，如果你从事类似的研究或工程实践，能掌握这些方法，对你提升效率和准确性会有大。

Morris方法是一种高效的敏感性分析工具，用于评估函数输出对不确定性因素的依赖程度。该方法以其计算效率高而著称，能够在有限的计算资源下提供可靠的敏感性评估结果。 Morris方法的核心思想是通过对输入参数空间进行系统性采样，并观察函数输出的相应变化来量化不确定性因素的影响。它通过分析输入参数的微小变化对函数输出的影响，来识别对输出影响较大的关键因素。 该方法在多个领域得到广泛应用，例如模型简化、参数校准和不确定性量化。通过识别对模型输出影响较小的因素，研究人员可以简化模型并降低计算成本。此外，Morris方法还有助于确定哪些参数需要更精确的估计，从而提高模型预测的可靠性。 Morris方法的

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

蒙特卡洛敏感性的 MATLAB 实现方式，MCsensitivity是个还挺实用的资源。直接上手一个叫MCSensitivity.m的主程序，流程写得清楚，模拟、、可视化一步到位。适合需要搞清楚参数对模型影响的场景，比如金融模型、工程仿真那种，比较常见。嗯，尤其你手头正好在用 MATLAB 建模，拿来改一改就能用。

在本项目中，我们使用欧拉法和龙格库塔算法求解洛伦兹模型，展示其对初始条件的极度敏感性。洛伦兹模型是经典的混沌系统，任何微小的初始条件变化都会显著影响结果，体现出所谓的蝴蝶效应。我们在Matlab或Octave环境中进行模拟，通过改变初始条件，最终生成了蝴蝶图。 项目流程 使用欧拉法对洛伦兹系统进行初步求解，得到基础解。 应用更精确的龙格库塔算法，观察模型对初始条件的敏感变化。 对比不同算法下的数值结果，分析稳定性和准确性。 生成最终的蝴蝶图，可视化初始条件对系统的影响。 结果 蝴蝶图展示了微小变化如何导致巨大差异。这种敏感性模拟了现实中系统对细微扰动的放大效应，是混沌系统的典型特征。

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

SAFE工具箱提供了一套函数集，专门用于执行全局敏感性分析。它支持多种方法，包括基本效应测试、区域敏感性分析、基于方差（Sobol'）的敏感性分析和PAWN方法。最初，SAFE是为Matlab和Octave环境开发的（Pianosi等人，2015年），后来也扩展到R和Python中。该工具箱通过这些方法帮助研究人员评估模型输入参数对输出的影响。

灵敏度分析假设：对于N个样本和3个特征属性F1/F2/F3，依次计算它们的均值和标准差。将(m1, m2, m3)作为输入，模型输出为M。若要评估F1的影响，输入变为(m1+δ1*10%, m2, m3)，输出为M+ΔM1。通过比较三个特征属性对输出的影响结果来分析灵敏度。

这份Python和Matlab代码计算基于方差的Sobol指数，是流行的特征选择和降维算法的一部分。

利用电力工单数据，通过熵权法、主成分分析和决策树算法，识别潜在投诉倾向客户和计划停电敏感客户。为服务资源调度和应对措施提供依据，提升服务精度和减少投诉压力。