So verwenden Sie die Sensitivitätsanalyse in Ihren Modellen

Einführung

Die Sensitivitätsanalyse ist ein leistungsstarkes Tool, das bei der Risikoanalyse und Entscheidungsfindung verwendet wird. Mit dieser Art der Analyse können Benutzer untersuchen, wie sich kleine Änderungen an bestimmten Variablen innerhalb eines Modells auf das Gesamtergebnis auswirken. Durch Sensitivitätsanalyse können Benutzer potenzielle Risiken identifizieren, die Auswirkungen bestimmter Ereignisse überprüfen und bessere Strategien entwickeln. In diesem Beitrag werden wir diskutieren, was Sensitivitätsanalyse ist, warum sie wichtig ist, und einige Tipps für die Verwendung in Ihren Modellen geben.

Schritt 1: Identifizieren Sie variable Bereiche

Um die Sensitivitätsanalyse in Ihren Modellen ordnungsgemäß zu verwenden, besteht der erste Schritt darin, die variablen Bereiche zu identifizieren, die Sie in der Analyse verwenden. Dies beinhaltet das Sammeln von Daten zu den verschiedenen Parametern Ihres Modells, einschließlich des Bereichs, über den sich jede Variable ändern kann. Die Sensitivitätsanalyse identifiziert Beziehungen zwischen jeder Variablen innerhalb des angegebenen Bereichs. Daher ist es wichtig, eine genaue Schätzung des Bereichs für alle Variablen zu erhalten.

Sammeln Sie Daten zu variablen Bereichen

Sammeln Sie zu Beginn Daten, mit denen der Bereich für jede Variable identifiziert werden kann. Diese Informationen können aus früheren Analysen oder aus Experimentieren verfügbar sein, um den Bereich der Variablen zu bestimmen. Alternativ müssen Sie möglicherweise Daten aus einer Simulation generieren, um Ihre Bereiche zu erstellen. Sobald die Daten gesammelt sind, können Sie sie verwenden, um den Bereich der potenziellen Variablenwerte zu ermitteln.

Identifizieren Sie die relative variable Bedeutung

Sobald Sie den Bereich der variablen Werte identifiziert haben, ist es wichtig, auch die relative Bedeutung jeder Variablen zu bewerten. Dies kann durch Analyse der Auswirkungen jeder Variablen auf die Gesamtleistung des Modells erfolgen. Wenn Sie verstehen, welche Variablen den signifikantesten Effekt haben, können Sie feststellen, welche während der Sensitivitätsanalyse für eine eingehende Analyse gezielt werden sollten.

Mit den Bereichen und der relativen Bedeutung jeder Variablen in der Hand sind Sie jetzt bereit, den Prozess der Sensitivitätsanalyse zu beginnen. Durch die ordnungsgemäße Identifizierung der variablen Bereiche können Sie sicherstellen, dass Ihre Analyse mit den genauesten Daten durchgeführt wird.

Schritt 2: Datenpunkte festlegen

Die Sensitivitätsanalyse hilft bei der Analyse der Leistung eines Modells, indem verschiedene Szenarien getestet und Änderungen in diesen Szenarien vorgenommen werden. Der nächste Schritt bei der Verwendung der Sensitivitätsanalyse in Ihren Modellen besteht darin, Datenpunkte festzulegen. In diesem Schritt wird ein Basisfall definiert und zusätzliche Datenpunkte für den Vergleich erstellt.

Einrichtung des Basisfalles

Der Basisfall wird durch den Satz von Annahmen definiert, die im ursprünglichen Modell verwendet werden. Es ist der Benchmark, mit dem alle anderen Szenarien verglichen werden. Bevor Sie zusätzliche Datenpunkte festlegen, ist es wichtig zu bestätigen, dass die Basisfalldaten korrekt sind und dass eine genaue Analyse zugeordnet ist.

Festlegen von Datenpunkten außerhalb der Basisfall

Es ist wichtig, Datenpunkte außerhalb des Basisfalles festzulegen, um die Auswirkungen verschiedener Szenarien zu verstehen. Identifizieren Sie zunächst die Variablen, die verglichen werden müssen. Diese Variablen sind in der Regel diejenigen, die wahrscheinlich den stärksten Einfluss auf die Ergebnisse des Modells haben werden. Es ist auch wichtig, den Bereich der möglichen Werte für jede Variable zu berücksichtigen, um einen genauen Vergleich zu gewährleisten.

Sobald die Variablen identifiziert wurden und der Bereich der möglichen Werte bestimmt wurde, können die Datenpunkte festgelegt werden. Dies kann das Festlegen eines oder mehrerer zusätzlicher Datenpunkte für jede Variable beinhalten. Die Datenpunkte sollten so ausgewählt werden, dass sie mehrere Bereiche der Variablen abdecken und verschiedene Bedingungen erfassen. Wenn eine Variable einen großen Bereich hat, können die Datenpunkte in Form von Intervallen anstelle von einzelnen Datenpunkten festgelegt werden.

Mit den festgelegten Datenpunkten ist Ihr Modell für den nächsten Schritt der Sensitivitätsanalyse bereit und kann die Auswirkungen verschiedener Variablen verstehen.

Schritt 3: Erstellen des Modells

Sobald Sie die wichtigsten Variablen und Beziehungen identifiziert haben, die in Ihrem Modell verwendet werden (Schritte 1 und 2), können Sie jetzt beginnen, das Modell zu erstellen. Dies beinhaltet die Identifizierung der abhängigen und unabhängigen Variablen und die Definition der Beziehungen zwischen ihnen.

Identifizierung der abhängigen und unabhängigen Variablen

Die abhängige Variable ist diejenige, die Sie zu erklären oder vorherzusagen möchten. Es ist die Ausgabe des Systems. Die unabhängigen Variablen sind die Eingaben für das System und die Faktoren, die die abhängige Variable beeinflussen. Um diese Variablen zu identifizieren und zu definieren, müssen Sie die Ursache-Wirkungs-Beziehungen zwischen ihnen identifizieren. Sobald diese Beziehungen ermittelt wurden, können Sie eine der beiden Kategorien jede Variable zuweisen.

Definieren der Beziehungen zwischen Variablen

Der nächste Schritt besteht darin, die Beziehungen zwischen den Variablen zu definieren. Dies beinhaltet das Verständnis der Wechselbeziehungen zwischen den Variablen, der Richtung der Kausalität und der Art der Beziehung (linear, nichtlinear usw.). Sie können auch die Sensitivitätsanalyse verwenden, um festzustellen, wie sich Änderungen in einer Variablen auf die anderen Variablen auswirken. Auf diese Weise können Sie genau vorhersagen, wie sich Änderungen an einer Variablen auf die Gesamtleistung des Modells auswirken.

Indem Sie die Beziehungen zwischen den Variablen klar definieren, können Sie sicherstellen, dass Ihr Modell eine genaue Darstellung des Systems ist, das Sie erklären oder vorherzusagen möchten. Dies verbessert die Genauigkeit Ihrer Vorhersagen und hilft Ihnen dabei, die empfindlichsten Variablen im System zu identifizieren.

Schritt 4: Ausgänge analysieren

Nachdem Sie eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt haben, sollten Sie die Ergebnisse untersuchen und interpretieren, um sinnvolle Erkenntnisse zu erhalten. Hier sind die Schritte, die Sie bei der Analyse der Ausgänge Ihres Modells ausführen sollten:

Die Ergebnisse interpretieren

Die Ergebnisse einer Sensitivitätsanalyse erfolgen im Allgemeinen in Form einer Tabelle oder einer Tabelle. Jede dieser Visualisierungen liefert eine andere Reihe von Informationen. Insbesondere Tabellen sind nützlich, um die Auswirkungen einer bestimmten Variablen auf die Modellleistung zu verstehen. Im Allgemeinen zeigen Tabellen die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Variablen und deren Auswirkungen auf die Modellergebnisse.

Diagramme hingegen sind nützlicher, um Trends zu verstehen und Muster in den Daten aufzudecken. Diagramme liefern eine grafische Darstellung der Ergebnisse, die verwendet werden können, um die Beziehungen zwischen den verschiedenen Variablen zu verstehen und wie sie das Modell beeinflussen. Durch die Analyse der Ausgänge aus der Sensitivitätsanalyse können Sie feststellen, welche Variablen bei der Bestimmung der Modellleistung am wichtigsten sind und wie diese Variablen miteinander interagieren.

Untersuchung der Empfindlichkeit von Veränderungen im Modell

Bei der Interpretation der Ergebnisse einer Sensitivitätsanalyse sollten Sie auch nach Einsicht in die Empfindlichkeit von Änderungen im Modell suchen. Wenn eine Variable eine hohe Empfindlichkeit aufweist, können selbst kleine Änderungen in dieser Variablen erhebliche Auswirkungen auf die Modellergebnisse haben. Wenn eine Variable umgekehrt eine geringe Empfindlichkeit aufweist, können selbst große Änderungen in dieser Variablen einen minimalen Einfluss auf die Modellleistung haben.

Durch die Untersuchung der Empfindlichkeit von Änderungen im Modell können Sie feststellen, welche Variablen das größte Potenzial haben, Instabilität oder Ungenauigkeit zu verursachen. Auf diese Weise können Sie sich auf diese Variablen konzentrieren und entsprechend Änderungen am Modell vornehmen.

Schritt 5: Fehlerbehebung

Die Sensitivitätsanalyse bietet ein nützliches Instrument zur Bewertung eines Modells, um potenzielle Ausfallpunkte und potenzielle Verbesserungsbereiche zu befragen. Der letzte Schritt des Prozesses besteht darin, zu beheben und die erforderlichen Änderungen des Modells basierend auf den Ergebnissen der Analyse vorzunehmen.

Problemlösung

Die Interpretation der Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse ist die erste Stufe bei der Problemlösung. Dies beinhaltet die Betrachtung der Bereiche, die durch die Analyse als Quelle der Unzuverlässigkeit identifiziert wurden und eine erste Bewertung dieser Ergebnisse vorgenommen haben.

Diese Bewertung sollte die Bestimmung des Grads der Unsicherheit in dem fraglichen Bereich und zur Bewertung der Auswirkungen sein, die ein potenzieller Fehler auf die Ergebnisse des Modells haben könnte. Es ist wichtig sicherzustellen, dass alle Schwachstellen im Modell erfolgreich identifiziert wurden und alle Probleme angesprochen haben, die im Prozess der Sensitivitätsanalyse identifiziert wurden.

Anpassungen am Modell vornehmen

Sobald die Probleme isoliert wurden, besteht der nächste Schritt darin, die entsprechenden Anpassungen an das Modell vorzunehmen. Dies kann dazu führen, dass Änderungen am Modell selbst vorgenommen oder Änderungen an den im Modell verwendeten Annahmen vorgenommen werden. Es ist wichtig, die potenziellen Auswirkungen von Änderungen auf die Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse zu berücksichtigen und sicherzustellen, dass das Modell weiterhin das Verhalten des modellierten Systems genau widerspiegelt.

Zusätzlich zu den Anpassungen am Modell ist es auch wichtig, Änderungen zu testen, bevor sie als gültig angenommen werden. Dies beinhaltet die mehrmalige Ausführung der Sensitivitätsanalyse mit den neuen Annahmen, um sicherzustellen, dass das Modell weiterhin wie erwartet funktioniert. Dies kann den Vergleich der Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse mit den ursprünglichen Ergebnissen beinhalten, um sicherzustellen, dass das Modell zuverlässig bleibt.

Abschluss

Die Sensitivitätsanalyse ist ein wertvolles Instrument für jeden Modellbenutzer, um die allgemeinen Auswirkungen und die potenziellen Ergebnisse ihrer Änderungen oder Entscheidungen zu verstehen. In diesem Blog -Beitrag haben wir die sieben Hauptschritte für die Verwendung der Sensitivitätsanalyse in Ihren Modellen beschrieben.

Zusammenfassung der Schritte der Sensitivitätsanalyse

• 1. Identifizieren Sie die Variablen: Beginnen Sie zunächst, welche Variablen Sie analysieren möchten.
• 2. Bestimmen Sie die Datenbereiche: Stellen Sie fest, welche Datenbereiche Sie analysieren möchten.
• 3. Schätzen Sie die Parameter: Schätzen Sie die Parameter (falls erforderlich).
• 4. Erstellen Sie ein Basismodellierungsszenario: Legen Sie ein Basismodellierungsszenario mit den aktuellen Werten der Variablen fest.
• 5. Erstellen Sie die alternativen Szenarien: Nehmen Sie Änderungen am Basismodell vor und halten Sie den Rest der Eingänge konstant.
• 6. Modellieren Sie die Ergebnisse: Berechnen Sie die Ergebnisse für jedes der alternativen Szenarien.
• 7. Visualisieren Sie die Daten: Zeigen Sie die Ergebnisse in einem visuellen Format an, um die verschiedenen Szenarien zu vergleichen.

Vorteile der Verwendung der Sensitivitätsanalyse in Ihren Modellen

Der Hauptvorteil der Verwendung der Sensitivitätsanalyse in Ihren Modellen besteht darin, Entscheidungen oder Änderungen zu informieren, die für die gewünschten Ergebnisse mit minimalem Risiko am besten geeignet sind. Wie oben beschrieben, hilft es auch, Daten zu klären und visualisieren und das Verständnis der komplexen Beziehungen zwischen Eingabevariablen zu verstehen. Darüber hinaus kann es verwendet werden, um unerforschte Ideen zu entdecken und zu testen. Durch die Ausführung der Sensitivitätsanalyse können Sie beispielsweise unerwartete Ergebnisse finden oder unbekannte Interaktionen zwischen Parametern untersuchen, die dazu beitragen können, vorteilhafte Beziehungen zu identifizieren, die bisher nicht berücksichtigt wurden.

Insgesamt ist die Sensitivitätsanalyse ein unschätzbares Werkzeug für jeden Modellbenutzer und verbessert den Gesamtwert des Modells erheblich. Wenn Sie die oben beschriebenen Schritte befolgen, ist dies eine großartige Möglichkeit, Einblicke zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen, die letztendlich die Produktivität und Effizienz verbessern können.