Разлика между версии на „Анализ на чувствителността“

Текуща версия към 17:55, 2 януари 2014

Анализът на чувствителността (Sensitivity Analysis) най-общо се дефинира като разследване на потенциални промени и грешки и тяхното влияние. Това е може би най-полезната и най-широко използвана техника, подпомагаща вземащите решения.

Същност

Анализ на чувстителността (sensitivity analysis) е техника, използвана за индентифициране на влиянието на различни стойности на една независима променлива върху конкретна зависима променлива при даден набор от вероятности. Тази техника се използва в рамките на определени граници, които зависят от една или няколко входящи променливи.

Анализът на чувствителността е много полезен, когато се опитваме да определим влиянието, което реалният резултат на определена променлива ще има, ако се различава от предварително приетия. Чрез създаването на даден набор от сценарии анализаторът може да определи как измененията в една променлива ще се отразят на целевата такава.

Анализът на чувствителността е начин да се предвиди резултатът от решението ,ако ситуацията се окаже различна от основните прогнози.

Това е процедура за определяне на чувствителността на резултатите на алтернативите до промяна на неговите параметри (за разлика от промените в заобикалящата ни среда). Ако малка промяна в параметрите води до относително големи промени в резултатите, то резултатите са чувствителни към този параметър. Това може да означава, че параметърът трябва да се определи много точно, или че алтернативата трябва да бъде преосмислена за ниска чувствителност.

Приложение

Известен е много широк диапазон от приложения, като по-долу е даден примерен списък. В приложената таблица има четири основни групи: вземане на решение или разработване на препоръки за вземащите решения; комуникации; по-доброто разбиране или количествено определяне на системата; модел за развитие. Анализът на чувствителността може да се използва за оценка на риска на стратегията .

Вземане на решения или разработване на препоръки за вземащите решения

Тестване на надеждността на оптимално решение. Идентифицирането на критичните стойности, прагове или равновесната стойност, в която се променя оптималната стратегията. Определяне на чувствителни или важни променливи. Проучване на под-оптимални решения. Развитие на гъвкави препоръки, които зависят от обстоятелствата. Сравняване на стойностите на прости и сложни стратегии за решение. Оценка на риска на стратегия или сценарий.

Съобщение

Изготвяне на препоръки. Показване на липса на ангажираност на всяка стратегия.

Повишено разбирателство или количествено определяне на системата

Оценка на връзките между входните и изходните променливи. Разработване на хипотези за изпитване

Модел за развитие

Тестване на модел за действителността или точността. Търсене на грешки в модела. Опростяване на модела. Калибриране на модела. Справяне с лоша информация или липса на данни. Приоритети при придобиване на информация.

Вижте още

Източници

Владимиров, Л. Систематизация на методите за риск анализи. Част І. Категория, клас, обект и предмет на риск анализа.Габрово,Технически университет, Международна научна конференция “Унитех 07”, част ІІ, 2007. ІІ 289-ІІ 295.
Александър, реанимация (1989 г.). Анализ на чувствителността в сложни модели решение, списанието на Американската асоциация за планиране 55: 323-333.
Clemson, Б., Тан, Й., Pyne, Й. и Юнал, Р. (1995). Ефективните методи за анализ на чувствителността, System Dynamics мнение 11: 31-49.
Ешенбах, TG и McKeague, НС (1989 г.). Изложение за използването на графики за анализ на чувствителността, The Economist Инженеринг34: 315-333.

Външни препратки

@@ Ред 1: / Ред 1: @@
-Анализ на чувствителността (Sensitivity Analysis), е най-общо дефиниран като разследване на  потенциални промени и грешки , и тяхното влияние . Това е може би най-полезно и най-широко използваната техника която подкрепя вземащите решения.&nbsp;==
+'''Анализът на чувствителността''' (Sensitivity Analysis) най-общо се дефинира като '''разследване на  потенциални [[Промяна|промени]] и [[Грешка|грешки]] и тяхното влияние'''. Това е може би най-полезната и най-широко използвана техника, подпомагаща вземащите [[решение|решения]].
+==Същност==
+Анализ на чувстителността (sensitivity analysis) е техника, използвана за индентифициране на влиянието на различни стойности на една [[независима променлива]] върху конкретна [[зависима променлива]] при даден набор от [[вероятност]]и. Тази техника се използва в рамките на определени граници, които зависят от една или няколко входящи [[Променлива|променливи]].
+Анализът на чувствителността е много полезен, когато се опитваме да определим [[влияние]]то, което реалният [[резултат]] на определена променлива ще има, ако се различава от предварително приетия. Чрез създаването на даден набор от сценарии [[анализатор]]ът може да определи как измененията в една променлива ще се отразят на целевата такава.
-==Въведение==
+Анализът на чувствителността е начин да се предвиди резултатът от решението ,ако ситуацията се окаже различна от основните прогнози.
-Анализ на чувстителността (sensitivity analysis) &nbsp;е техника, използвана за да индентифицира как различните стойности на една независима променлива ще окаже влияние върху специално зависима променлива при даден набор от вероятности .&nbsp;Тази техника се употребява  в рамките на определени граници, които ще зависи от един или няколко входа на променливите.Тя е много полезна ,когато се определя влиянието на реалния резултат на определена променлива , което ще има ,ако се различава от първоначално предвиденото. Чрез създаването на стратегия , анализаторът може да определя как промените ще се отразят на целта .
+Това е процедура за определяне на чувствителността на резултатите на [[алтернатива|алтернативите]] до промяна на неговите параметри (за разлика от промените в [[околна среда|заобикалящата ни среда]]). Ако малка промяна в [[Параметър|параметрите]] води до относително големи промени в [[резултат]]ите, то резултатите са чувствителни към този параметър. Това може да означава, че параметърът  трябва да се определи много точно, или че алтернативата трябва  да бъде преосмислена за ниска чувствителност.
-Анализът на чувствителността е начин да се предвиди резултата от решението ,ако ситуацията се окаже различна от основните прогнози.
+==Приложение==
-Това е процедура за определяне на чувствителността на резултатите на&nbsp;алтернативите&nbsp;до промяна на неговите параметри (за разлика от промените в&nbsp;заобикалящата ни среда).&nbsp;Ако малка промяна в параметрите води до относително големи промени в резултатите, то резултатите се казва, че са чувствителни към този параметър.&nbsp;Това може да означава, че параметърът  трябва да се определи много точно, или, че алтернативата трябва  да бъде преосмислена, за ниска чувствителност.
+Известен е много широк диапазон от приложения, като по-долу е даден примерен списък. В приложената таблица има четири основни групи: [[вземане на решение]] или разработване на препоръки за вземащите решения; [[комуникации]]; по-доброто разбиране или количествено определяне на [[система]]та; модел за развитие. Анализът на чувствителността може да се използва за оценка на [[риск]]а на [[стратегия]]та .
+*''Вземане на решения или разработване на препоръки за вземащите решения''
+Тестване на надеждността на оптимално решение.
+Идентифицирането на [[критичните стойности]], прагове или равновесната стойност, в която се променя оптималната стратегията.
+Определяне на чувствителни или важни [[променлива|променливи]].
+Проучване на под-оптимални решения.
+Развитие на гъвкави препоръки, които зависят от обстоятелствата.
+Сравняване на [[стойност]]ите на прости и сложни стратегии за решение.
+Оценка на риска на стратегия или сценарий.
+*''Съобщение''
+Изготвяне на препоръки.
+Показване на липса на [[ангажираност]] на всяка стратегия.
+*''Повишено разбирателство или количествено определяне на системата''
+Оценка на връзките между входните и изходните променливи.
+Разработване на хипотези за изпитване
+*''Модел за развитие''
+Тестване на модел за действителността или точността.
+Търсене на грешки в модела.
+Опростяване на модела.
+Калибриране на модела.
+Справяне с лоша [[информация]] или липса на данни.
+Приоритети при придобиване на информация.
+==Вижте още==
-==Употреба на Анализ на чувствителността==
+*[[Прогноза]]
+*[[Проучване]]
-Известен е много широк диапазон от приложения. Примерен списък е даден по-долу. В приложената таблица има четири основни групи: вземане на решение или разработване на препоръки за вземащите решения, комуникациш ,по-доброто разбиране или количествено определяне на системата ,както и модел на развитие .Моделите са различно сигурни. Могат да бъдат по-сигурни настоящите стойности , а бъдещите още по-несигурни (цени , разходи ,производителност и технологии).Ето защо и се използва '''Анализ на чувствителността'''.  Анализът на чувствителността може да се използва за оценка на риска на стратегията .
+*[[Статистика]]
+*[[План]]
-#    ''Вземане на решения или разработване на препоръки за вземащите решения''
+*[[Обработка на резултатите от анализ на чувстителността]]
-##    Тестване на надеждността на оптимално решение.
+*[[Видове параметри на анализ на чувствителността]]
-##    Идентифицирането на критичните стойности, прагове или равновесната стойности, където се променя оптималната стратегията.
+*[[Класификация на методите за анализ на чувствителността]]
-##    Определяне на чувствителни или важни променливи.
-##    Проучване под-оптимални решения.
-##    Развитие на гъвкави препоръки, които зависят от обстоятелствата.
-##    Сравняване на стойностите на прости и сложни стратегии решение.
-##    Оценка на "рисковаността" на стратегия или сценарий.
-#    ''Съобщение''
-##    Изготвяне на препоръки по-надеждни, разбираема, принуждава или убедителни.
-##    Разрешаването на вземащите решения, за да изберете предположения.
-##    Предаваме липсата на ангажираност на всеки един стратегия.
-#    ''Повишена разбирателство или количествено определяне на системата''
-##    Оценка на връзките между входните и изходните променливи.
-##    Разбирателство отношения между входните и изходните променливи.
-##    Разработване на хипотези за изпитване
-#    ''Модел за развитие''
-##    Тестване на модел за действителността или точността.
-##    Търсене на грешки в модела.
-##    Опростяване на модела.
-##    Калибриране на модела.
-##    Справяне с лоша или липса на данни.
-##    Приоритети при придобиване на информация.
-==Използвани подходи==
-* Какво трябва да се промени? – в зависимост от приноса на дадена дейност спрямо главната цел , самата цел , ограничения лимит, броя на дейностите, технически параметри.
-Често, подходът е  да се променя стойността на числовия параметър през няколко нива.&nbsp;В други случаи съществува несигурност относно ситуация само с два възможни изхода, или дадената ситуация ще се случи или не.
-* Какво трябва да се спазва? – стойността на целевата функция за оптимална стратегия , стойността на целевата функция за не толкова оптимална стратегия , разлика между стойността на две стратегии , стойносттите на променливите .
-* Пробен дизайн – това е комбинация от параметри , които ще ръководят нещата . Затова трябва да се реши дали да се променят параметрите един по един или да се разглеждат различни комбинации .
-==Обработка на резултатите от Анализа на чувстителността==
-„Голяма част от информацията може да бъде произведена в анализ на чувствителността, до такава степен, че съществува риск от обема на данните засенчва важни въпроси“. Има различни методи за обработка , които варират от прости към сложни . Повечето методи се оформят като графики и таблици .
-* Обощение на равнищата на дейността (едно измерение)
- [[Image: sensitivityFigura1.JPEG|thumb|left|alt= Графичнии промени в множество параметри за една променлива мощност.]]
-Така наречените Спайдър схеми могат да бъдат изградени с цел да покажат стойността на функцията , а не нивото на дейността като зависима променлива . Например ако целта е да се намали загубата , този тип диаграма показва дали всеки параметър като се променя би довел до негативна загуба . Основен проблем при този метод е ако параметърът е твърде малък , тогава промените може да са много големи в сравнение с тези от други променливи . Ако първоначалната стойност е равна на 0 , то промените в параметрите не са определени . Spider диаграми обикновено са практични само за показване на нивото на една дейност.&nbsp;
-[[Image: sensitivityFigura2.JPEG|thumb|right|alt=Графика за разпределение на ресурси между алтернативни приложения на промени в даден параметър]]
-* Обощение на равнищата на дейността (по-високи размери)
-Фигура 3 показва пример на метод за показване на резултатите от анализите на чувствителността на два параметъра.
-[[Image: sensitivityFigura3.JPEG|thumb|left|alt= Графика за комбинации от параметърни промени]]
-==Видове параметри==
-* Вероятностни, дължащи се на природата на факторите и параметрите на причинно-следствените отношения. Това са рисковете на появяване на всяка съставяща на опасните явления, опасните действия и опасните ефекти.
-* Детерминирани, които поради естеството им остават постоянни в действителността. Отразяват влиянието на контролируми постоянни фактори върху изходните параметри на риска.
-* Моментно вероятностни или моментно детерминирани, отнасящи се за величини, които съществуват във всеки произволно избран, безкрайно малък интервал от време в определен диапазон.
-* Периодично вероятностни или периодично детерминирани, които са величини, възникващи през конкретен период или цикъл, определен като време между два момента.
-==Класифициране на  методите за анализ на чувствителността  ==
-I клас. Предварителни методи. Могат да се използват за ориентировъчен анализ на чувствителността на факторите на моделите. Чрез тях може да се оцени значимостта им. На този етап може да се оцени дали има влияние върху вариациите на параметрите на модела.
-II клас. Локални методи. Намират приложение за анализ на действието на измененията в значенията на факторите върху специфични характеристики на параметрите на моделите. Такива характеристики са средна стойност, дисперсия, коефициент на вариация и други показатели, свързани със законите на разпределение.
-III клас. Математически методи. Могат да служат за определяне на чувствителността на параметрите при смущения или отделни вариации на факторите. Позволяват да се изключат незначимите фактори.
-IV клас. Статистически методи. Могат да намерят приложение в случаите когато факторите са свързани с вероятностите на появяване в определен диапазон на закона на разпределение и когато един или повече фактори са случайни процеси,зависещи от времето.
-V клас. Графични методи. Те позволяват чрез графи, диаграми, пространствени изображения и други визуални форми да се представят реакциите на параметрите в случай на промени на факторите на моделите.
-<gallery>
-Image: sensitivityFigura4.JPEG|thumb|right|alt=Методи за анализ на чувствителността
-Image: sensitivityFigura5.JPEG|thumb|left|alt=Сравнителна систематизация за обособяване избора на методи за анализ на чувствителността
-Image: sensitivityFigura6.JPEG|thumb|right|alt=Препоръки за прилагането на методите за анализ на чувствителността на моделите на риска
-</gallery>
 ==Източници==
+*Владимиров, Л. Систематизация на методите за риск анализи. Част І. Категория, клас, обект и предмет на риск анализа.Габрово,Технически университет, Международна научна конференция “Унитех 07”, част ІІ, 2007. ІІ 289-ІІ 295.
+*Александър, реанимация (1989 г.).&nbsp;Анализ на чувствителността в сложни модели решение,&nbsp;списанието на Американската асоциация за планиране&nbsp;55: 323-333.
+*Clemson, Б., Тан, Й., Pyne, Й. и Юнал, Р. (1995).&nbsp;Ефективните методи за анализ на чувствителността,&nbsp;System Dynamics мнение&nbsp;11: 31-49.
+*Ешенбах, TG и McKeague, НС (1989 г.).&nbsp;Изложение за използването на графики за анализ на&nbsp;чувствителността,&nbsp;The&nbsp;Economist Инженеринг34: 315-333.
+==Външни препратки==
-Владимиров, Л. Систематизация на методите за риск анализи. Част І. Категория, клас, обект и предмет на риск анализа.Габрово,Технически университет, Международна научна конференция “Унитех 07”, част ІІ, 2007. ІІ 289-ІІ 295.
+*[http://www.slideshare.net/mtrad/ss-1240508 Отражение и пречупване на светлината]
+*[https://docs.google.com/viewer?a=v&q=cache:ZS_TiSnSLxQJ:conf.ru.acad.bg/bg/docs/cp10/3.1/3.1-27.pdf+&hl=bg&gl=bg&pid=bl&srcid=ADGEESgOWDgZFjJPoPDavqUB_MnElc43e2ZehbgKsDnQHMhHj06GhvPDVfmHjekt-CFksum0SzQu4Y3GeSVjhsjyOp_WnhyJ-OsdJ34fQZZreFeF2DxhFFo8z2Bmn1aOOSZZH0RGaK9y&sig=AHIEtbQEVd6j1JhYgaMFXRHny-HyUOs1Uw Диференциален импедансен анализ на моторно масло]
-Александър, реанимация (1989 г.).&nbsp;Анализ на чувствителността в сложни модели решение,&nbsp;списанието на Американската асоциация за планиране&nbsp;55: 323-333.
+*[http://www.referati.org/diskretni-metodi-za-nabirane-na-pyrvichna-informaciq-analiz-na-fizicheski-sledi-obiknoveno-nabliudenie/20449/ref Дискретни методи за набиране на първична информация. Анализ на физически следи. Обикновено наблюдение]
+*[http://sypromat.blogspot.com/2010/10/blog-post.html Решени задачи по Съпромат]
-Clemson, Б., Тан, Й., Pyne, Й. и Юнал, Р. (1995).&nbsp;Ефективните методи за анализ на чувствителността,&nbsp;System Dynamics мнение&nbsp;11: 31-49.
-Ешенбах, TG и McKeague, НС (1989 г.).&nbsp;Изложение за използването на графики за анализ на&nbsp;чувствителността,&nbsp;The&nbsp;Economist Инженеринг34: 315-333.
 [[category:Управленски решения и риск]]