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肖思南；谢尔盖·奥拉迪什金；沃尔夫冈·诺瓦克

在基于密度的敏感性分析和区域敏感性分析之间进行正向转换。 （英语） Zbl 1481.62050

申请。数学。建模 84, 377-392 (2020).
摘要：全局敏感性分析是一种广泛应用的不确定性分摊工具，对于决策、风险评估、模型简化、实验优化设计等非常有用。基于密度的敏感性分析和区域敏感性分析是两种广泛使用的方法。它们都可以使用给定的模型输入输出对样本集。它们之间的一个显著区别是，基于密度的敏感性分析分析了以输入值为条件的输出分布（正向），而区域敏感性分析分析的是以输出值为条件（反向）的输入分布。本文研究了这两种方法之间的关系，并表明区域敏感性分析（反向）在关注输入的概率密度函数时，随着反向方法中调节模型输出的类数的增加，收敛于基于密度的敏感性分析（正向）。与现有的正向敏感性指数的一般形式类似，我们导出了反向敏感性指数的一种一般形式，并提供了相应的反向给定数据方法。由于所示的等效性，反向给定数据方法提供了一种有效的方法来近似基于密度的灵敏度指数。使用两个测试示例验证此连接并比较结果。最后，我们使用反向给定数据方法对具有多个输出的二氧化碳储存基准问题进行敏感性分析，其中，由于模型输出的高维性，无法对基于密度的指数进行正向分析。

MSC公司：

62K99型 统计实验设计

关键词：

整体敏感性分析；基于密度的敏感性分析；区域敏感性分析；产出分类

软件：

SAFE工具箱；葡萄香
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Xiao}等人，应用。数学。建模84377-392（2020年；兹比尔1481.62050）
全文： 内政部

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