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敏感系数的知识点包括有哪些?

帮考网校2020-10-26 14:08:57
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敏感系数是指模型输入变量的微小变化对模型输出结果的影响程度。相关的知识点包括:

1. 敏感性分析:通过变化模型输入变量的值,观察模型输出结果的变化情况,计算敏感性指标,以评估输入变量对输出结果的影响程度。

2. 敏感性指标:常见的敏感性指标包括Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall秩相关系数、Sobel指数、Morris指数、FAST指数等。

3. 变量选择:通过敏感性分析,可以筛选出对模型输出结果影响较大的变量,从而进行变量选择,提高模型的预测能力和解释性。

4. 不确定性分析:敏感性分析可以用于评估模型输出结果的不确定性,通过计算敏感性指标的置信区间或概率分布,可以提高模型的可靠性和可解释性。

5. 模型比较:敏感性分析可以用于比较不同模型的预测能力和稳定性,通过比较不同模型的敏感性指标,可以选择最优的模型。

6. 应用领域:敏感性分析广泛应用于环境科学、生态学、气候变化、金融风险、医学诊断等领域,可以帮助决策者制定科学合理的决策策略。
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