Jak jest używana analiza wrażliwości?
Analiza wrażliwości jest metodą analizy używaną do określenia, jak bardzo odchylenia wartości wejściowych dla danej zmiennej wpłyną na wyniki modelu matematycznego. Analiza wrażliwości może być stosowana w kilku różnych dyscyplinach, w tym w analizie biznesowej, inwestycjach, badaniach środowiska, inżynierii, fizyce i chemii.
Kluczowe wnioski
- Analiza wrażliwości służy do określenia, w jakim stopniu zmiany wartości wejściowych dla danej zmiennej wpływają na wyniki modelu matematycznego.
- Analiza wrażliwości może zidentyfikować najlepsze dane, które należy zebrać do analiz w celu oceny zwrotu z inwestycji (ROI) projektu.
- Analiza wrażliwości pomaga inżynierom tworzyć bardziej niezawodne, solidne projekty poprzez ocenę punktów niepewności w strukturze projektu.
Zrozumienie analizy wrażliwości
Analiza wrażliwości dotyczy niepewności nieodłącznie związanej z modelami matematycznymi, w przypadku których wartości danych wejściowych stosowanych w modelu mogą się różnić. Jest to narzędzie analityczne towarzyszące analizie niepewności i często używane razem. Wszystkie opracowane modele i przeprowadzone badania w celu wyciągnięcia wniosków lub wniosków na potrzeby decyzji politycznych opierają się na założeniach dotyczących ważności danych wejściowych wykorzystywanych w obliczeniach.
Na przykład w wycenie kapitałowej wskaźnik zwrotu z aktywów (ROA) zakłada, że można wyliczyć prawidłowe i dokładne obliczenia aktywów przedsiębiorstwa oraz że rozsądne jest przeanalizowanie zysków lub zwrotów z aktywów jako sposobu oceny spółka w celach inwestycyjnych.
Wnioski płynące z badań lub obliczeń matematycznych mogą ulec istotnej zmianie w zależności od tego, jak zdefiniowana jest dana zmienna czy parametry wybrane do badania. Jeżeli wyniki badania lub obliczeń nie zmieniają się znacząco z powodu różnic w założeniach, na których się opiera, uznaje się je za wiarygodne. Jeżeli różnice w podstawowych danych wejściowych lub założeniach znacząco zmieniają wyniki, można zastosować analizę wrażliwości w celu określenia, w jaki sposób zmiany danych wejściowych, definicji lub modelowania mogą poprawić dokładność lub odporność dowolnych wyników.
Jak używana jest analiza wrażliwości
Analiza wrażliwości może być pomocna w różnych sytuacjach, w tym w prognozowaniu lub przewidywaniu, a także w określaniu, gdzie należy wprowadzić ulepszenia lub dostosowania w procesie. Jednak wykorzystanie danych historycznych może czasami prowadzić do niedokładnych wyników podczas prognozowania, ponieważ wyniki z przeszłości niekoniecznie prowadzą do przyszłych wyników. Poniżej znajduje się kilka typowych zastosowań analizy wrażliwości.
Zwrot z inwestycji
W kontekście biznesowym analiza wrażliwości może służyć poprawie decyzji opartych na określonych obliczeniach lub modelach. Firma może skorzystać z analizy wrażliwości, aby zidentyfikować najlepsze dane, które należy zebrać do przyszłych analiz, aby ocenić podstawowe założenia dotyczące inwestycji i zwrotu z inwestycji (ROI) lub zoptymalizować alokację aktywów i zasobów.
Prostym przykładem analizy wrażliwości stosowanej w biznesie jest analiza wpływu włączenia określonej informacji do reklamy firmy, porównanie wyników sprzedaży z reklam, które różnią się tylko tym, czy zawierają konkretną informację.
Modele klimatyczne
Modele komputerowe są powszechnie stosowane w pogodzie, ochrony środowiska, zmiany klimatu i prognozowania. Analiza wrażliwości może posłużyć do udoskonalenia takich modeli poprzez analizę wpływu różnych metod systematycznego próbkowania, danych wejściowych i parametrów modelu na dokładność wyników lub wniosków uzyskanych z modeli komputerowych.
Badania naukowe
Dyscypliny fizyki i chemii często wykorzystują analizę wrażliwości do oceny wyników i wniosków. Analiza wrażliwości okazała się szczególnie przydatna w ocenie i dostosowywaniu modeli kinetycznych, które wymagają zastosowania kilku równań różniczkowych. Można przeanalizować znaczenie różnych danych wejściowych i skutki wariancji danych wejściowych na wyniki modelu.
Inżynieria
Standardową praktyką w inżynierii jest używanie modeli komputerowych do testowania projektu konstrukcji przed ich zbudowaniem. Analiza wrażliwości pomaga inżynierom tworzyć bardziej niezawodne, solidne projekty, oceniając punkty niepewności lub duże różnice w możliwych danych wejściowych i ich wpływ na żywotność modelu. Udoskonalenie modeli komputerowych może znacząco wpłynąć na dokładność oceny takich rzeczy, jak wytrzymałość na naprężenia mostu lub ryzyko tunelowania.