Comment utiliser l'analyse de sensibilité dans vos modèles

Introduction

L'analyse de sensibilité est un outil puissant utilisé dans l'analyse des risques et la prise de décision. Ce type d'analyse permet aux utilisateurs d'étudier comment de petits changements à certaines variables au sein d'un modèle affectent le résultat global. Grâce à l'analyse de sensibilité, les utilisateurs peuvent identifier les risques potentiels, examiner les effets de certains événements et développer de meilleures stratégies. Dans cet article, nous discuterons de ce qu'est l'analyse de sensibilité, d'expliquer pourquoi il est important et de fournir quelques conseils pour l'utiliser dans vos modèles.

Étape 1: Identifier les plages variables

Afin d'utiliser correctement l'analyse de sensibilité dans vos modèles, la première étape consiste à identifier les plages variables que vous utiliserez dans l'analyse. Cela implique la collecte de données sur les différents paramètres de votre modèle, y compris la plage sur laquelle chaque variable pourrait changer. L'analyse de sensibilité identifie les relations entre chaque variable dans la plage spécifiée, il est donc important d'obtenir une estimation précise de la plage pour toutes les variables.

Collecter des données sur les plages variables

Pour commencer, collecter des données qui peuvent être utilisées pour identifier la plage pour chaque variable. Ces informations peuvent être disponibles à partir d'analyses antérieures ou de l'expérimentation pour déterminer la plage de la variable. Alternativement, vous devrez peut-être générer des données à partir d'une simulation pour construire vos gammes. Une fois les données recueillies, vous pouvez l'utiliser pour cartographier la plage des valeurs de variables potentielles.

Identifier une importance variable relative

Une fois que vous avez identifié la gamme des valeurs variables, il est important d'évaluer également l'importance relative de chaque variable. Cela peut être fait en analysant l'impact de chaque variable sur les performances globales du modèle. En comprenant quelles variables ont l'effet le plus significatif, vous pouvez déterminer lesquels doivent être ciblés pour une analyse approfondie pendant l'analyse de sensibilité.

Avec les plages et l'importance relative de chaque variable en main, vous êtes maintenant prêt à commencer le processus d'analyse de sensibilité. En identifiant correctement les plages variables, vous pouvez vous assurer que votre analyse est effectuée avec les données les plus précises possibles.

Étape 2: définir les points de données

L'analyse de sensibilité aide à analyser les performances d'un modèle en testant divers scénarios et en apportant des changements dans ces scénarios. L'étape suivante dans l'utilisation de l'analyse de sensibilité dans vos modèles consiste à définir des points de données. Cette étape consiste à définir un cas de base et à créer des points de données supplémentaires pour la comparaison.

Établir le cas de base

Le cas de base est défini par l'ensemble des hypothèses utilisées dans le modèle d'origine. C'est la référence à laquelle tous les autres scénarios seront comparés. Avant de définir des points de données supplémentaires, il est important de confirmer que les données de cas de base sont correctes et qu'il y a une analyse précise qui lui est associée.

Établir des points de données à l'extérieur du cas de base

Il est important d'établir des points de données en dehors du cas de base afin de comprendre les effets de différents scénarios. Commencez par identifier les variables qui doivent être comparées. Ces variables sont généralement celles qui auront probablement le plus fort impact sur les résultats du modèle. Il est également important de considérer la plage des valeurs possibles pour chaque variable pour assurer une comparaison précise.

Une fois les variables identifiées et que la plage de valeurs possibles a été déterminée, les points de données peuvent être établis. Cela peut impliquer de définir un ou plusieurs points de données supplémentaires pour chaque variable. Les points de données doivent être sélectionnés de telle sorte qu'ils couvrent plusieurs plages de la variable et capturent différentes conditions. Si une variable a une grande plage, les points de données peuvent être définis sous forme d'intervalles au lieu de points de données individuels.

Avec les points de données établis, votre modèle sera prêt pour la prochaine étape d'analyse de sensibilité et sera en mesure de comprendre les effets de différentes variables.

Étape 3: Construire le modèle

Une fois que vous avez identifié les variables clés et les relations qui seront utilisées dans votre modèle (étapes 1 et 2), vous pouvez maintenant commencer à construire le modèle. Cela implique d'identifier les variables dépendantes et indépendantes et de définir les relations entre elles.

Identifier les variables dépendantes et indépendantes

La variable dépendante est celle que vous essayez d'expliquer ou de prédire; C'est la sortie du système. Les variables indépendantes sont les entrées du système et sont les facteurs qui affectent la variable dépendante. Pour identifier et définir ces variables, vous devrez identifier les relations de cause à effet entre elles. Une fois ces relations déterminées, vous pouvez ensuite attribuer chaque variable à l'une des deux catégories.

Définir les relations entre les variables

L'étape suivante consiste à définir les relations entre les variables. Cela implique de comprendre les interrelations entre les variables, la direction de la causalité et la nature de la relation (linéaire, non linéaire, etc.). Vous pouvez également utiliser l'analyse de sensibilité pour déterminer comment les changements dans une variable affecteront les autres variables. Cela vous permettra de prédire avec précision comment les modifications d'une variable affecteront la sortie globale du modèle.

En définissant clairement les relations entre les variables, vous pouvez vous assurer que votre modèle est une représentation précise du système que vous essayez d'expliquer ou de prédire. Cela améliorera la précision de vos prévisions et vous aidera à identifier les variables les plus sensibles du système.

Étape 4: Analyse des sorties

Après avoir effectué une analyse de sensibilité, vous devez examiner et interpréter les résultats pour tirer des informations significatives. Voici les étapes que vous devez suivre lors de l'analyse des sorties de votre modèle:

Interpréter les résultats

Les résultats d'une analyse de sensibilité se présenteront généralement sous la forme d'une table ou d'un graphique. Chacune de ces visualisations fournira un ensemble différent d'informations. Les tableaux, en particulier, sont utiles pour comprendre l'impact d'une variable donnée sur les performances du modèle. Généralement, les tables montreront les interactions entre les différentes variables et leurs effets sur les résultats du modèle.

Les graphiques, en revanche, sont plus utiles pour comprendre les tendances et découvrir les modèles dans les données. Les graphiques fournissent une représentation graphique des résultats, qui peuvent être utilisés pour comprendre les relations entre les différentes variables et comment elles influencent le modèle. En analysant les sorties de l'analyse de sensibilité, vous pouvez identifier les variables les plus importantes pour déterminer les performances du modèle, ainsi que la façon dont ces variables interagissent les uns avec les autres.

Examiner la sensibilité des changements dans le modèle

Lors de l'interprétation des résultats d'une analyse de sensibilité, vous devez également rechercher un aperçu de la sensibilité des changements dans le modèle. Si une variable a une sensibilité élevée, même de petits changements dans cette variable peuvent avoir des impacts significatifs sur les résultats du modèle. Inversement, si une variable a une faible sensibilité, même de gros changements dans cette variable peuvent avoir un effet minimal sur les performances du modèle.

En examinant la sensibilité des changements dans le modèle, vous pouvez identifier quelles variables ont le plus grand potentiel pour provoquer une instabilité ou une inexactitude. Cela vous permet de vous concentrer sur ces variables et d'apporter des modifications au modèle en conséquence.

Étape 5: dépannage

L'analyse de sensibilité fournit un outil utile pour évaluer un modèle, à la recherche de points de défaillance potentiels et des zones potentielles d'amélioration. La dernière étape du processus consiste à dépanner et à apporter les modifications nécessaires au modèle en fonction des résultats de l'analyse.

Résolution de problèmes

L'interprétation des résultats de l'analyse de sensibilité est la première étape de la résolution de problèmes. Cela implique de regarder les domaines qui ont été identifiés par l'analyse comme une source de manque de fiabilité et de faire une évaluation initiale de ces résultats.

Cette évaluation devrait impliquer de déterminer le degré d'incertitude dans le domaine en question et d'évaluer l'impact que toute erreur potentielle pourrait avoir sur les résultats du modèle. Il est important de s'assurer que tout point faible du modèle a été identifié avec succès, ainsi que pour résoudre tout problème qui a été identifié dans le processus d'analyse de sensibilité.

Faire des ajustements au modèle

Une fois les problèmes isolés, l'étape suivante consiste à décider des ajustements appropriés à apporter au modèle. Cela peut impliquer des modifications du modèle elle-même ou des modifications à toutes les hypothèses utilisées dans le modèle. Il est important de considérer l'impact potentiel de tout changement sur les résultats de l'analyse de sensibilité et de s'assurer que le modèle continue de refléter avec précision le comportement du système modélisé.

En plus de faire des ajustements au modèle, il est également important de tester les modifications avant de les accepter comme valides. Cela consiste à exécuter l'analyse de sensibilité plusieurs fois, avec les nouvelles hypothèses en place, pour s'assurer que le modèle continue de fonctionner comme prévu. Cela peut impliquer la comparaison des résultats de l'analyse de sensibilité avec les résultats originaux afin de garantir que le modèle reste fiable.

Conclusion

L'analyse de sensibilité est un outil précieux pour tout utilisateur modèle afin de comprendre l'impact global et les résultats potentiels de leurs modifications ou décisions. Dans cet article de blog, nous avons décrit les sept étapes principales pour utiliser l'analyse de sensibilité dans vos modèles.

Résumé des étapes de l'analyse de la sensibilité

• 1. Identifiez les variables: commencez par déterminer les variables que vous souhaitez analyser.
• 2. Déterminez les plages de données: établissez les plages de données que vous souhaitez analyser.
• 3. Estimez les paramètres: estimez les paramètres (si nécessaire).
• 4. Créez un scénario de modélisation de base: définissez un scénario de modélisation de base avec les valeurs actuelles des variables.
• 5. Créez les scénarios alternatifs: apportez des modifications au modèle de base, en gardant le reste des entrées constantes.
• 6. Modélisez les résultats: calculez les résultats pour chacun des scénarios alternatifs.
• 7. Visualisez les données: affichez les résultats dans un format visuel pour une comparaison facile des différents scénarios.

Avantages de l'utilisation de l'analyse de sensibilité dans vos modèles

Le principal avantage de l'utilisation de l'analyse de sensibilité dans vos modèles est d'informer les décisions ou les changements qui conviennent le mieux aux résultats souhaités avec un risque minimal. Comme indiqué ci-dessus, il aide également à clarifier et à visualiser les données et à aider à comprendre les relations complexes entre les variables d'entrée. De plus, il peut être utilisé pour découvrir et tester des idées inexplorées. Par exemple, en exécutant une analyse de sensibilité, vous pouvez trouver des résultats inattendus ou explorer des interactions inconnues entre les paramètres, ce qui peut aider à identifier les relations bénéfiques qui n'étaient pas considérées auparavant.

Dans l'ensemble, l'analyse de sensibilité est un outil inestimable pour tout utilisateur de modèle et améliore considérablement la valeur globale du modèle. En suivant les étapes décrites ci-dessus, c'est un excellent moyen d'acquérir des informations et de prendre des décisions éclairées qui peuvent finalement améliorer la productivité et l'efficacité.