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Die Sensitivitätsanalyse bestimmt, wie sich unterschiedliche Werte einer unabhängigen Variablen unter einem gegebenen Satz von Annahmen auf eine bestimmte abhängige Variable auswirken. Mit anderen Worten, Sensitivitätsanalysen untersuchen, wie verschiedene Unsicherheitsquellen in einem mathematischen Modell zur Gesamtunsicherheit des Modells beitragen.
- Was ist Sensitivitätsanalyse und wozu dient sie??
- Was ist ein Beispiel für eine Sensitivitätsanalyse??
- Wie führt man eine Sensitivitätsanalyse durch??
- Was ist die Sensitivitätsanalyse eines Modells??
Was ist Sensitivitätsanalyse und wozu dient sie??
Die Sensitivitätsanalyse (SA) ist definiert als „eine Methode zur Bestimmung der Robustheit einer Bewertung, indem untersucht wird, inwieweit Ergebnisse durch Änderungen von Methoden, Modellen, Werten nicht gemessener Variablen oder Annahmen beeinflusst werden“ mit dem Ziel, „Ergebnisse zu identifizieren, die sind am meisten abhängig von fragwürdigen oder nicht unterstützten ...
Was ist ein Beispiel für eine Sensitivitätsanalyse??
Ein einfaches Beispiel für eine Sensitivitätsanalyse in der Geschäftswelt ist eine Analyse der Auswirkungen der Einbeziehung einer bestimmten Information in die Werbung eines Unternehmens, wobei die Verkaufsergebnisse von Anzeigen verglichen werden, die sich nur darin unterscheiden, ob sie die bestimmte Information enthalten oder nicht.
Wie führt man eine Sensitivitätsanalyse durch??
Um eine Sensitivitätsanalyse durchzuführen, gehen wir wie folgt vor:
- Definieren Sie den Basisfall des Modells;
- Berechnen Sie die Ausgabevariable für eine neue Eingabevariable und lassen Sie alle anderen Annahmen unverändert;
- Berechnen Sie die Empfindlichkeit, indem Sie die %-Änderung der Ausgangsgröße durch die %-Änderung der Eingangsgröße dividieren.
Was ist die Sensitivitätsanalyse eines Modells??
Die Sensitivitätsanalyse umfasst eine Reihe von Methoden, um zu quantifizieren, wie die Unsicherheit in der Ausgabe eines Modells mit der Unsicherheit in seinen Eingaben zusammenhängt. Mit anderen Worten, die Sensitivitätsanalyse bewertet, wie „sensibel“ das Modell gegenüber Schwankungen der Parameter und Daten ist, auf denen es aufgebaut ist.
