敏感性分析：了解模型输出对不确定因素的响应

敏感性分析是指在给定的模型、参数和输入条件下，对模型输出结果的敏感程度进行分析和评估的过程。其目的是确定模型输出结果对不确定因素和参数的变化的响应程度，以识别和评估不确定性对模型结果的影响。

敏感性分析可以应用于各种领域，如金融、环境、工程等。在金融领域，敏感性分析可以用来评估投资组合的风险和回报关系；在环境领域，敏感性分析可以用来评估污染物排放的影响；在工程领域，敏感性分析可以用来评估产品性能和可靠性。

常见的敏感性分析方法包括参数扫描、单因素敏感性分析、多因素敏感性分析等。其中，参数扫描是最简单的方法，它通过对参数进行范围扫描，来观察模型输出结果的变化情况；单因素敏感性分析则是对单个参数进行敏感性分析；多因素敏感性分析则是对多个参数进行联合敏感性分析。

敏感性分析可以帮助决策者更好地理解模型的输出结果，并制定更合理的决策方案。