利用拉丁超立方体采样方法，对秩相关系数进行模型敏感性分析，并提供MATLAB代码。

简介：
窗帘和比法matlab代码模型敏感性分析被应用于评估模型参数敏感性。通过拉丁超立方采样以及部分秩相关系数，可以对数学模型参数的响应进行深入研究。LHS+PRCC方法是评估数学模型对参数变化的敏感性的一个有效工具，它能帮助开发人员全面了解模型在不同参数范围内的行为特征，并更好地理解参数估计中的不确定性对模型结果的影响。该方法的详细流程以PDF幻灯片形式呈现。在蒙特卡罗研究中，LHS方法常被用于参数的随机抽样。不久的将来，BioRxiv（作为数学肿瘤学领域的资源）将简要介绍该方法的应用价值。该存储库包含了用于在matlab或python环境中执行LHS+PRCC分析的代码，供用户根据自身需求选择。MATLAB中的LHSPRCC.m是主要代码文件，它调用DrawSamples.m函数来执行拉丁超立方体采样，并能够调用用户指定的模型函数以及UnariedPRCC.m或VariedPRCC.m函数来计算部分秩相关系数（针对单个时间/位置索引或所有时间/位置）。此外，LHSPRCC.m还调用plotSampleHists.m、plotSimulationOutput.m等辅助函数进行结果可视化。