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用于参数敏感性分析的偏秩相关系数PRCC的Matlab代码

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简介：
这段代码提供了一个使用Matlab进行偏秩相关系数（PRCC）计算的方法，适用于研究中需要评估模型输入参数敏感性的场景。 PRCC（偏秩相关系数）是一种常用于分析模型参数全局敏感性的方法，即识别哪些参数对最终结果影响较大，哪些较小。此方法可用于参数调节或手动/自动校准。虽然已有英文资源介绍这一概念，但初学者可能需要一定时间和基础才能理解。因此我重新编写了这个版本，并在每一句中添加了中文注释。这些注释还包含了一些我认为有助于理解的公式和原理解释的相关网页地址。由于PRCC可能存在多种算法，请确保所用的方法符合您的研究需求后再使用。希望这能帮助到大家，欢迎提出建议或意见。

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  • 用于参数敏感性分析的偏秩相关系数PRCC的Matlab代码
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    这段代码提供了一个使用Matlab进行偏秩相关系数（PRCC）计算的方法，适用于研究中需要评估模型输入参数敏感性的场景。 PRCC（偏秩相关系数）是一种常用于分析模型参数全局敏感性的方法，即识别哪些参数对最终结果影响较大，哪些较小。此方法可用于参数调节或手动/自动校准。虽然已有英文资源介绍这一概念，但初学者可能需要一定时间和基础才能理解。因此我重新编写了这个版本，并在每一句中添加了中文注释。这些注释还包含了一些我认为有助于理解的公式和原理解释的相关网页地址。由于PRCC可能存在多种算法，请确保所用的方法符合您的研究需求后再使用。希望这能帮助到大家，欢迎提出建议或意见。
     
  • 秩和比法MATLAB代码-模型敏感性分析：拉丁超立方体抽样与部分秩相关系数
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    本项目提供了基于MATLAB实现的秩和比（RSR）方法代码，专注于模型的敏感性分析。采用拉丁超立方体抽样技术进行数据生成，并利用部分秩相关系数评估变量间的依赖关系，以提高分析准确性与效率。 窗帘和比法Matlab代码模型敏感性分析使用拉丁超立方采样（LHS）与部分秩相关系数（PRCC），以评估数学模型对参数的敏感度。这种方法有助于理解模型在不同参数范围内的行为，并揭示参数估计中的不确定性如何影响结果。该方法的过程概述已提供为PDF幻灯片格式。 蒙特卡罗研究中，拉丁超立方体采样是用于参数抽样的常用技术之一。将来会在BioRxiv（作为数学肿瘤学频道的一部分）上简要介绍这种方法的应用价值。此存储库提供了在Matlab或Python环境下进行LHS+PRCC分析的代码选项，具体取决于用户偏好。 对于使用Matlab的情况，主要文件为LHSPRCC.m，该文件调用DrawSamples.m来执行拉丁超立方体采样、模拟模型函数以及计算部分秩相关系数（通过UnariedPRCC.m或VariedPRCC.m）。此外，LHSPRCC.m还负责绘制样本直方图和模拟输出结果。
     
  • 基于MATLAB的6个参数Sobol敏感性分析代码.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB编写的用于执行六参数Sobol敏感性分析的完整代码。通过该工具包，用户能够便捷地进行复杂模型中的输入变量敏感度评估与不确定性量化分析。 版本：matlab2014/2019a，包含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容标题如所示，详细介绍可查看主页搜索博客中的相关文章。 适合人群：本科及硕士等科研教学使用。 博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，致力于技术与个人修养同步提升。
     
  • SWAT模型参数敏感性分析及参数率定的相关资料
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    本资料针对SWAT模型进行深入研究，涵盖其参数敏感性的全面分析与优化率定方法，为模型应用提供科学依据。 SWAT模型参数敏感性分析与参数率定
     
  • 基于MATLAB的六个参数Sobol敏感性分析代码实现
    优质
    本简介介绍了一段使用MATLAB编写的代码，实现了针对六个参数的Sobol敏感性分析方法。该工具适用于科研人员和工程师进行复杂模型中的参数影响研究。 采用随机抽样的Sobol方法计算六个参数的一阶灵敏度及总灵敏度，以实现多参数的灵敏度分析。
     
  • Sobol敏感性分析的Matlab代码
    优质
    这段简介可以这样撰写：“Sobol敏感性分析的Matlab代码”提供了基于Sobol方法进行模型输入参数敏感度分析的高效实现方式，适用于科学研究和工程应用中的不确定性量化。 不确定性量化、基于仿真的可靠性分析、全局灵敏度分析、元建模以及随机有限元分析在基于可靠性的优化中扮演着重要角色。
     
  • MATLAB代码与数据分析的相关性
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    本文章探讨了MATLAB在数据处理和分析中的应用，并研究了编写高效MATLAB代码对于提高数据分析效率的重要性。 关联度 MATLAB 代码与数据分析，分析各个因素对于结果的影响程度。
     
  • Sobol四参数敏感性分析_Sobol算法的MATLAB实现_
    优质
    本文介绍了Sobol四参数敏感性分析方法及其在MATLAB中的实现过程。通过Sobol算法，可以有效地评估模型输入变量对输出结果的影响程度。文中详细说明了该算法的应用步骤与代码实现细节，为研究者提供了一个强大的工具来解析复杂系统的不确定性来源。 Sobol算法用于完成四个参数的敏感性分析，在数学模型优化方面具有重要作用。
     
  • 偏相关分析与相关性分析
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    本课程讲解偏相关和相关性分析的概念、计算方法及其在数据分析中的应用，帮助理解变量间复杂关系。 本资源适用于已经了解arcpy的高校学生，特别是那些需要对遥感栅格数据进行分析和偏相关研究的学生。