求翻译!!!!!!!!!!!

Thepurposeinsensitivityanalysisistodeterminewhichinputparametersaresignificantandcont... The purpose in sensitivity analysis is to determine which input parameters are significant and
contribute most to the output variability. This is measured as the magnitude of a change in the
solution resulting from a change in independent variables and parameters. Sensitivity analysis
7
is essential in order to identify the critical aspects of the investment model that affect model
output uncertainty. Based on this relative importance, sensitivity analysis provides guidance
for further data collection and modeling (Manache & Melching 2008). Sensitivity analysis
reveals under which conditions the model or with which parameter values the solution is
robust, i.e. under what circumstances the model is insensitive to the changes in input
parameters. It helps in defining under what circumstances the change in operational activities
is required. In case of real options, this is required in order to be able to decide on option
exercise timely. Sensitivity analysis may also reveal what is
the accuracy of the final model
and the degree of uncertainty. This may be related to data accuracy, model uncertainty, and
this uncertainty is reflected both as ambiguity and volatility uncertainty.
Four desirable properties of sensitivity analysis are 1) the ability to cope with the influence of
scale and shape, 2) grouping of factors, 3) model independency, and 4) multidimensional
averaging (Saltelli et al., 2004). The first requirement, ability to cope with the influence of
scale and shape, means that the influence of the input should incorporate the effect of the
range function. The second desirable property of grouping factors means being able to treat
grouped factors as if they were single factors. This property of synthesis is essential for the
agility of the interpretation of the results. Third desirable property is model independency,
which means that the method should work regardless of the additivity or linearity of the
model.
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ericlyp
2012-07-02 · 超过25用户采纳过TA的回答
知道答主
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这是一个社会学关于市场调研的分析,广泛用于心理学、医学、社会调查等领域。其实翻译很简单。
直译一下:自己整理一下吧,不明白的再追问吧。
在敏感性分析的目的是确定哪些输入参数是显着的和
贡献最大的产出波动。这是在变化的幅度测量
从一个独立的变量和参数的变化造成的解决方案。 ,以确定影响模型的关键方面的投资模式的基本灵敏度analysisis
输出的不确定性。基于此相对重要性,敏感性分析提供指导
进一步的数据收集和建模(2008 Manache及Melching)。灵敏度分析
揭示在何种条件下的模型,或与该参数值解决方案是
健壮,即在什么情况下该模型是在输入的变化不敏感
参数。它有助于确定在什么情况下在业务活动中的变化
是必需的。在实物期权的情况下,这是必需的,以便能够决定选项
行使及时。也可能揭示什么是敏感性分析
最终模型的准确性
和程度的不确定性。这可能是有关数据的准确性,模型的不确定性,
反映这种不确定性的模糊性和波动的不确定性。
敏感性分析的四个理想的特性1)的能力,以应付影响
规模和形状,2)分组因素的影响,3)模型的独立性,以及4)多维
平均(Saltelli等,2004)。第一项规定,与影响的能力,以应付
规模和形状,这意味着输入的影响应纳入的效果
范围功能。第二分组因素的可取财产意味着能够治疗
分组因素,如果他们是单身的因素。这是必不可少的属性合成
敏捷的解释结果。三是可取的财产模型的独立性,
这意味着,该方法应该不论相加或线性
模型。
一颗堂
2012-07-02 · TA获得超过226个赞
知道答主
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目的在灵敏度分析是确定哪些输入参数是重要的和
最有助于输出变异。这是衡量变化幅度的
解决方案的变化所引起的独立变量和参数。灵敏度分析
7
是必要的,以便确定关键方面的投资模式,影响模型
输出的不确定性。在此基础上的相对重要性,灵敏度分析提供指导
进一步的数据收集和模型(manache &·2008)。灵敏度分析
揭示了在何种条件下的模型或参数值解
鲁棒性,即在什么情况下该模型是敏感的变化输入
参数。它有助于确定在何种情况下改变业务活动
是必要的。在案件的真正的选择,这是必需的,以便能够决定选择
适时的活动。敏感性分析还可以发现什么
精度的最后模型
和不确定性的程度。这可能与数据的准确性,模型的不确定性,和
这种不确定性反映作为模糊和波动的不确定性。
四理想特性的灵敏度分析是1)的处理能力的影响
规模和形状,2)分组因素,3)模型独立性,和4)多维
平均(saltelli等人。,2004)。第一个要求,应对能力的影响
规模和形状,是指影响,输入应包括影响的
距离函数。二可取财产分组因素指的是能够处理
分组因素,好像他们是单一的因素。此属性的合成是必不可少的
敏捷的解释结果。第三可取的属性模型独立性,
这意味着该方法应不论相加或线性的
模型。
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goodspeedwang
2012-07-02
知道答主
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在敏感性分析的目的是确定哪些输入参数是显着的和
贡献最大的产出波动。这是在变化的幅度测量
从一个独立的变量和参数的变化造成的解决方案。灵敏度分析
7
是必不可少的,以确定投资模式的影响模型的关键方面
输出的不确定性。基于此相对重要性,敏感性分析提供指导
进一步的数据收集和建模(2008 Manache及Melching)。灵敏度分析
揭示在何种条件下的模型,或与该参数值解决方案是
健壮,即在什么情况下该模型是在输入的变化不敏感
参数。它有助于确定在什么情况下在业务活动中的变化
是必需的。在实物期权的情况下,这是必需的,以便能够决定选项
行使及时。也可能揭示什么是敏感性分析
最终模型的准确性
和程度的不确定性。这可能是有关数据的准确性,模型的不确定性,
反映这种不确定性的模糊性和波动的不确定性。
敏感性分析的四个理想的特性1)的能力,以应付影响
规模和形状,2)分组因素的影响,3)模型的独立性,以及4)多维
平均(Saltelli等,2004)。第一项规定,与影响的能力,以应付
规模和形状,这意味着输入的影响应纳入的效果
范围功能。第二分组因素的可取财产意味着能够治疗
分组因素,如果他们是单身的因素。这是必不可少的属性合成
敏捷的解释结果。三是可取的财产模型的独立性,
这意味着,该方法应该不论相加或线性
模型。
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