SimLab敏感性分析软件与中文参考手册

简介：
《SimLab敏感性分析软件与中文参考手册》是一本详尽介绍SimLab软件使用方法和技术细节的手册，帮助用户掌握敏感性分析技能。 SimLab 2.2是一款用于进行基于蒙特卡洛方法的不确定性和灵敏度分析的软件。在该软件中，Monte Carlo (MC) 方法主要用于生成伪随机数，并重点在于从联合概率分布中抽取点集；通常将这些集合称为“样本分布”。基于 MC 的不确定性和敏感性分析是通过使用概率选择模型输入并执行多次模型评估来完成的，然后利用这些评估结果确定1）模型预测中的不确定性以及2）导致这种不确定性的输入变量。一般而言，一个完整的分析包含五个步骤。 在第一步中，为每个输入变量（或称作“输入因子”），定义其范围和分布形式。这一步骤的选择将用于生成样本时的依据；如果主要目的是探索性研究，则较粗略的假设可能就足够了。第二步是根据第一步骤指定的输入分布来创建点集样本，结果是一个序列化的样本元素集合。 第三步中，使用在前两步产生的模型输入样本来执行实际模型评估，并生成一组输出数据；这些评估实质上建立了一个从输入空间到结果空间的映射关系。这个映射是后续不确定性和敏感性分析的基础。 第四步涉及对上述步骤所得到的结果进行不确定性分析，描述方法包括计算平均值和方差等统计量来表示模型预测中的不确定性水平。此外还提供了其他相关的输出统计数据供参考使用。 最后一步则利用这些评估结果来进行灵敏度分析，以识别哪些输入变量对于最终的模型输出具有重要的影响作用。