Como usar a análise de sensibilidade em seus modelos

Introdução

A análise de sensibilidade é uma ferramenta poderosa usada na análise de risco e tomada de decisão. Esse tipo de análise permite que os usuários estudem como pequenas alterações em determinadas variáveis ​​em um modelo afetam o resultado geral. Através da análise de sensibilidade, os usuários podem identificar riscos potenciais, revisar os efeitos de certos eventos e desenvolver melhores estratégias. Nesta postagem, discutiremos o que é a análise de sensibilidade, explique por que é importante e forneceremos algumas dicas para usá -la em seus modelos.

Etapa 1: Identifique faixas variáveis

Para usar adequadamente a análise de sensibilidade em seus modelos, a primeira etapa é identificar os intervalos variáveis ​​que você usará na análise. Isso envolve a coleta de dados sobre os vários parâmetros do seu modelo, incluindo o intervalo sobre o qual cada variável pode mudar. A análise de sensibilidade identifica as relações entre cada variável dentro da faixa especificada, por isso é importante obter uma estimativa precisa do intervalo para todas as variáveis.

Colete dados em faixas variáveis

Para iniciar, colete dados que podem ser usados ​​para identificar o intervalo para cada variável. Essas informações podem estar disponíveis em análises anteriores ou de experimentar para determinar o intervalo da variável. Como alternativa, pode ser necessário gerar dados de uma simulação para criar seus intervalos. Depois que os dados são coletados, você pode usá -los para mapear a faixa de possíveis valores variáveis.

Identifique a importância variável relativa

Depois de identificar o intervalo de valores variáveis, é importante também avaliar a importância relativa de cada variável. Isso pode ser feito analisando o impacto que cada variável tem no desempenho geral do modelo. Ao entender quais variáveis ​​têm o efeito mais significativo, você pode determinar quais devem ser direcionadas para análise aprofundada durante a análise de sensibilidade.

Com os intervalos e a importância relativa de cada variável em mãos, agora você está pronto para iniciar o processo de análise de sensibilidade. Ao identificar adequadamente os intervalos variáveis, você pode garantir que sua análise seja realizada com os dados mais precisos possíveis.

Etapa 2: Defina pontos de dados

A análise de sensibilidade ajuda a analisar o desempenho de um modelo testando vários cenários e fazendo alterações nesses cenários. O próximo passo no uso da análise de sensibilidade em seus modelos é definir pontos de dados. Esta etapa envolve a definição de um caso base e a criação de pontos de dados adicionais para comparação.

Estabelecendo o caso base

O caso base é definido pelo conjunto de suposições usadas no modelo original. É a referência que todos os outros cenários serão comparados. Antes de definir pontos de dados adicionais, é importante confirmar que os dados do caso de base estão corretos e que há uma análise precisa associada a ele.

Estabelecendo pontos de dados fora do caso base

É importante estabelecer pontos de dados fora do caso base, a fim de entender os efeitos de diferentes cenários. Comece identificando as variáveis ​​que precisam ser comparadas. Essas variáveis ​​são normalmente as que provavelmente terão o maior impacto nos resultados do modelo. Também é importante considerar o intervalo de valores possíveis para cada variável para garantir uma comparação precisa.

Depois que as variáveis ​​foram identificadas e a faixa de valores possíveis foi determinada, os pontos de dados podem ser estabelecidos. Isso pode envolver a definição de um ou vários pontos de dados adicionais para cada variável. Os pontos de dados devem ser selecionados de modo que cubram vários intervalos da variável e capturem diferentes condições. Se uma variável tiver um grande intervalo, os pontos de dados poderão ser definidos na forma de intervalos em vez de pontos de dados individuais.

Com os pontos de dados estabelecidos, seu modelo estará pronto para a próxima etapa da análise de sensibilidade e poderá compreender os efeitos de diferentes variáveis.

Etapa 3: Construindo o modelo

Depois de identificar as principais variáveis ​​e relacionamentos que serão usados ​​em seu modelo (etapas 1 e 2), agora você pode começar a construir o modelo. Isso envolve identificar as variáveis ​​dependentes e independentes e definir as relações entre elas.

Identificando as variáveis ​​dependentes e independentes

A variável dependente é a que você está tentando explicar ou prever; É a saída do sistema. As variáveis ​​independentes são as entradas do sistema e são os fatores que afetam a variável dependente. Para identificar e definir essas variáveis, você precisará identificar as relações de causa-efeito entre elas. Uma vez determinado esses relacionamentos, você pode atribuir cada variável a uma das duas categorias.

Definindo as relações entre variáveis

O próximo passo é definir as relações entre as variáveis. Isso envolve entender as inter-relações entre as variáveis, a direção da causalidade e a natureza do relacionamento (linear, não linear, etc.). Você também pode usar a análise de sensibilidade para determinar como as alterações em uma variável afetarão as outras variáveis. Isso permitirá que você preveja com precisão como as alterações em uma variável afetarão a saída geral do modelo.

Ao definir claramente as relações entre as variáveis, você pode garantir que seu modelo seja uma representação precisa do sistema que você está tentando explicar ou prever. Isso melhorará a precisão de suas previsões e ajudará a identificar as variáveis ​​mais sensíveis do sistema.

Etapa 4: Analisando saídas

Depois de realizar uma análise de sensibilidade, você deve examinar e interpretar os resultados para obter informações significativas. Aqui estão as etapas que você deve seguir ao analisar as saídas do seu modelo:

Interpretando os resultados

Os resultados de uma análise de sensibilidade geralmente virão na forma de uma tabela ou gráfico. Cada uma dessas visualizações fornecerá um conjunto diferente de informações. As tabelas, em particular, são úteis para entender o impacto de uma determinada variável no desempenho do modelo. Geralmente, as tabelas mostram as interações entre as diferentes variáveis ​​e seus efeitos nos resultados do modelo.

Os gráficos, por outro lado, são mais úteis para entender as tendências e descobrir padrões nos dados. Os gráficos fornecem uma representação gráfica dos resultados, que podem ser usados ​​para entender as relações entre as diferentes variáveis ​​e como elas influenciam o modelo. Ao analisar as saídas da análise de sensibilidade, você pode identificar quais variáveis ​​são mais importantes na determinação do desempenho do modelo, bem como como essas variáveis ​​interagem entre si.

Examinando a sensibilidade das mudanças no modelo

Ao interpretar os resultados de uma análise de sensibilidade, você também deve procurar insights sobre a sensibilidade das mudanças no modelo. Se uma variável tiver uma alta sensibilidade, até pequenas alterações nessa variável podem ter impactos significativos nos resultados do modelo. Por outro lado, se uma variável tiver uma baixa sensibilidade, até grandes alterações nessa variável podem ter um efeito mínimo no desempenho do modelo.

Ao examinar a sensibilidade das mudanças no modelo, você pode identificar quais variáveis ​​têm o maior potencial para causar instabilidade ou imprecisão. Isso permite que você se concentre nessas variáveis ​​e faça alterações no modelo de acordo.

Etapa 5: Solução de problemas

A análise de sensibilidade fornece uma ferramenta útil para avaliar um modelo, buscando pontos em potencial de falha e áreas potenciais de melhoria. A etapa final do processo é solucionar problemas e fazer as alterações necessárias no modelo com base nos resultados da análise.

Resolução de problemas

Interpretar os resultados da análise de sensibilidade é o primeiro estágio na solução de problemas. Isso envolve analisar as áreas que foram identificadas pela análise como fonte de falta de confiabilidade e fazer uma avaliação inicial desses achados.

Essa avaliação deve envolver a determinação do grau de incerteza na área em questão e avaliando o impacto que qualquer erro potencial pode ter nos resultados do modelo. É importante garantir que quaisquer pontos fracos no modelo tenham sido identificados com sucesso, além de abordar quaisquer problemas que tenham sido identificados no processo de análise de sensibilidade.

Fazendo ajustes no modelo

Depois que os problemas forem isolados, o próximo passo é decidir sobre os ajustes apropriados para fazer no modelo. Isso pode envolver fazer alterações no próprio modelo ou fazer alterações em quaisquer suposições usadas no modelo. É importante considerar o impacto potencial de quaisquer alterações nos resultados da análise de sensibilidade e garantir que o modelo continue refletindo com precisão o comportamento do sistema que está sendo modelado.

Além de fazer ajustes no modelo, também é importante testar as alterações antes de aceitá -las como válidas. Isso envolve a execução da análise de sensibilidade várias vezes, com as novas premissas em vigor, para garantir que o modelo continue a ser executado conforme o esperado. Isso pode envolver a comparação dos resultados da análise de sensibilidade com os resultados originais, a fim de garantir que o modelo permaneça confiável.

Conclusão

A análise de sensibilidade é uma ferramenta valiosa para qualquer usuário do modelo entender o impacto geral e os possíveis resultados de suas mudanças ou decisões. Nesta postagem do blog, descrevemos as sete etapas principais para usar a análise de sensibilidade em seus modelos.

Resumo das etapas da análise de sensibilidade

• 1. Identifique as variáveis: comece determinando quais variáveis ​​você gostaria de analisar.
• 2. Determine as faixas de dados: estabeleça quais faixas de dados você gostaria de analisar.
• 3. Estime os parâmetros: Estime os parâmetros (se necessário).
• 4. Crie um cenário de modelagem de linha de base: Defina um cenário de modelagem de linha de base com os valores atuais das variáveis.
• 5. Crie os cenários alternativos: faça alterações no modelo de linha de base, mantendo o restante das entradas constantes.
• 6. Modele os resultados: Calcule os resultados para cada um dos cenários alternativos.
• 7. Visualize os dados: exiba os resultados em um formato visual para facilitar a comparação dos diferentes cenários.

Benefícios do uso da análise de sensibilidade em seus modelos

O principal benefício do uso da análise de sensibilidade em seus modelos é informar decisões ou alterações mais adequadas para os resultados desejados com risco mínimo. Conforme descrito acima, também ajuda a esclarecer e visualizar dados e ajudar na compreensão das relações complexas entre variáveis ​​de entrada. Além disso, pode ser usado para descobrir e testar idéias inexploradas. Por exemplo, ao executar a análise de sensibilidade, você pode encontrar resultados inesperados ou explorar interações desconhecidas entre os parâmetros, o que pode ajudar a identificar relacionamentos benéficos que não eram considerados anteriormente.

No geral, a análise de sensibilidade é uma ferramenta inestimável para qualquer usuário do modelo e aprimora muito o valor geral do modelo. Seguindo as etapas descritas acima, é uma ótima maneira de obter insights e tomar decisões informadas que podem melhorar a produtividade e a eficiência.