Concept

Analyse de sensibilité

Résumé
L’analyse de sensibilité est l'étude de la façon dont l'incertitude de la sortie d'un code ou d'un système (numérique ou autre) peut être attribuée à l'incertitude dans ses entrées. Il s'agit d'estimer des indices de sensibilité qui quantifient l'influence d'une entrée ou d'un groupe d'entrées sur la sortie. L'analyse de sensibilité peut être utile pour beaucoup d'applications: Tester la robustesse d'un modèle ou d'un système en présence d'incertitude. Une meilleure compréhension des relations entre l'entrée et la sortie des variables dans un système ou d'un modèle. La réduction d'incertitude, à travers l'identification des entrées du modèle qui causent une incertitude importante dans la production et devraient donc être le centre de l'attention. La recherche d'erreurs dans le modèle (par la rencontre inattendue des relations entre les entrées et les sorties). La simplification du modèle, en fixant les entrées qui n'ont pas d'effet sur la sortie, ou en identifiant et en supprimant les parties redondantes de la structure du modèle. L'amélioration de la communication entre modélisateurs et décideurs (par exemple en formulant des recommandations plus crédibles, compréhensibles, irrésistibles ou de persuasion). Trouver des régions dans l'espace des entrées pour lesquelles la sortie du modèle est maximale ou minimale, ou répond à un certain critère d'optimalité (voir optimisation et méthode de Monte Carlo). Pour la calibration des modèles avec un grand nombre de paramètres, une analyse de sensibilité peut faciliter le réglage des paramètres en se concentrant sur les paramètres sensibles. Sans connaître la sensibilité des paramètres, beaucoup de temps et d'effort peuvent être gaspillés pour régler des paramètres peu sensibles. Chercher à identifier les liens importants entre les observations, les entrées du modèle, et des prédictions ou des prévisions, conduisant à l'élaboration de meilleurs modèles. L'objet d'étude de l'analyse de sensibilité est une fonction , (appelée "modèle mathématique" ou "code").
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