全局敏感性分析

第1章敏感性分析導(dǎo)論
11模型與敏感性分析
111定義
112模型
113模型和不確定性
114如何建立不確定性和敏感性分析
115對模型質(zhì)量的影響
12敏感性分析的方法和設(shè)置簡介
121局部與全局敏感性分析
122測試模型
123散點(diǎn)圖與導(dǎo)數(shù)
124標(biāo)準(zhǔn)差歸一化導(dǎo)數(shù)
125蒙特卡羅和線性回歸
126條件方差：第一種釋義
127條件方差：第二種釋義
128對于式（13）中模型的應(yīng)用
129第一種設(shè)定：參數(shù)優(yōu)先排序
1210非加性模型
1211高階敏感性系數(shù)
1212總階效應(yīng)
1213第二種設(shè)定：參數(shù)固定
1214敏感性分析基本原理
1215組參數(shù)的處理
1216其他方法
1217元效應(yīng)分析
1218蒙特卡羅濾波
13非獨(dú)立輸入?yún)?shù)
14敏感性分析的可能缺陷
15結(jié)束語
16習(xí)題
17習(xí)題解答
18補(bǔ)充習(xí)題
19補(bǔ)充習(xí)題答案

第2章實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
21導(dǎo)言
22對單個(gè)參數(shù)的依屬關(guān)系
23對單個(gè)參數(shù)的敏感性分析
231隨機(jī)取值
232分層抽樣
233分層抽樣的均值與方差估計(jì)
24多參數(shù)敏感性分析
241線性模型
242單次逐個(gè)(OAT)取樣
243影響參數(shù)個(gè)數(shù)的限制
244部分析因抽樣
245拉丁超立方體抽樣（LHS）
246多變量分層抽樣
247弱差異序列的準(zhǔn)隨機(jī)抽樣
25組抽樣
26習(xí)題
27習(xí)題解答

第3章元效應(yīng)方法
31導(dǎo)言
32元效應(yīng)方法
33抽樣策略與策略優(yōu)化
34敏感性系數(shù)的計(jì)算
35組參數(shù)的計(jì)算
36元效應(yīng)（EE）方法步驟
37結(jié)論
38習(xí)題
39習(xí)題解答

第4章基于方差方法
41不同設(shè)定的不同測試實(shí)例
42為什么選擇方差
43方差方法發(fā)展史
44相互作用效應(yīng)
45總效應(yīng)
46如何計(jì)算敏感性系數(shù)
47FAST和隨機(jī)平衡設(shè)計(jì)
48方法應(yīng)用實(shí)例：疾病傳染動(dòng)態(tài)模型
49額外解釋
410習(xí)題與解答

第5章參數(shù)映射和元建模
51導(dǎo)言
52蒙特卡羅濾波（MCF）
521蒙特卡羅濾波方法植入
522優(yōu)缺點(diǎn)分析
523習(xí)題
524習(xí)題解答
525例子
53元建模和高維度模型表述（HDMR）
531HDMR計(jì)算和元模型
532簡單例子1
533簡單例子2
534習(xí)題
535習(xí)題解答
54結(jié)論

第6章敏感性分析：從理論到實(shí)踐
61例子1：綜合指數(shù)
611問題陳述
612估量各國家環(huán)境可持續(xù)發(fā)展綜合指數(shù)
613選擇敏感性分析方法
614敏感性分析的過程及結(jié)果
615結(jié)論
62例子2: 跳躍在期權(quán)定價(jià)中的重要性
621問題提出
622帶跳躍的Heston隨機(jī)波動(dòng)率模型
623選擇合適的敏感性分析方法
624敏感性分析的過程及結(jié)果
625結(jié)論
63例子3：化學(xué)反應(yīng)
631問題提出
632間歇式反應(yīng)器中的熱失控分析
633選擇合適的敏感性分析方法
634敏感性分析的過程及結(jié)果
635結(jié)論
64例子4：混合的不確定性—敏感性作圖
65什么時(shí)候使用什么方法

后記


譯后記


參考文獻(xiàn)