敏感性分析能够定量地评价模型输人变量的变化对输出结果产生的影响，是揭示模型蕴含规律的有效途径。本文将敏感分析方法应用于BP神经网络巢湖水华预测模型中，分析结果表明巢湖水华形成受诸多环境因子共同影响，水温、溶解氧、浊度、气温、光照强度等环境因子变化与藻类质量浓度变化相关，其中气温是最大影响因素，相对贡献率达到17.01％；气压的上升则不利用于藻类质量浓度的增加；pH值的上升对藻类质量浓度的影响有正有负。

这是局部敏感性分析国外大学的详细讲解，非常详细非常好

基于土地利用的崇明岛生态敏感性研究,很不错的文档

提高伊马替尼对慢粒白血病敏感性的方法汇编.pdf

此代码示例展示了如何执行与资产负债管理 (ALM) 相关的任务，包括： - 现金流分析（第 1 部分） - 持续时间差距计算（第 2a 部分） - 敏感性分析（第 2b 部分） 在此代码示例中，您还将看到如何将利率树（例如 Black-Karasinski 利率树）合并到 ALM 建模中。 此类利率树可用于计算金融工具的久期、久期差距和净值。 对于应用部署部分，您可能需要使用 MATLAB Compiler、MATLAB Compiler SDK 或其他工具（取决于您的部署策略）。

该应用程序使用 COS 封闭式解决方案计算 Heston 随机波动率模型的期权价格。 此外，它以图形方式说明了 Black Scholes 隐含波动率相对于 Heston 参数的敏感性。 免责声明：此应用程序仅用于说明/科学目的，不得用于商业用途。

基于蛋白质相互作用的药物敏感性预测模型，张乃千，，综合利用多种基因组学数据预测抗癌药物的敏感性，以指导临床用药是精准医疗的核心目标之一。目前，针对药物敏感性预测问题的研究

在本文中，我们有兴趣找到最敏感的参数，卵巢肿瘤生长模型的局部和全局稳定性。 对于敏感性分析，我们使用拉丁超立方体采样（LHS）方法生成采样点，并使用部分秩相关系数（PRCC）方法，使用这些采样点来找出哪些参数对于模型很重要。 根据我们的发现，我们建议一些治疗策略。 我们研究了肿瘤体积，y，细胞营养密度，Q和最大肿瘤大小，ymax的参数敏感性。 我们还使用使用LHS样本的散点图方法来显示使用PRCC获得的结果的一致性。 此外，我们讨论研究局部和整体稳定性的卵巢肿瘤生长模型的定性分析。

Python implementations of commonly used sensitivity analysis methods. Useful in systems modeling to calculate the effects of model inputs or exogenous factors on outputs of interest. Requirements: NumPy, SciPy

滑坡敏感性评估工具（LSAT） 已经准备了LSAT脚本来评估滑坡敏感性。 LSAT包含十个python脚本。 这些都是： 还为ArcGIS软件创建了一个工具文件（Landslide_Susceptibility_Assesment_Tool.tbx）。 Preparing_Data.py用于准备要建模为.csv格式的数据。 Create_LSM＆Calculate_ROC.py用于创建滑坡敏感性地图，并使用包括XY坐标和概率字段的数据来计算曲线下面积（AUC）值。 使用此脚本准备的数据可以在外部软件中进行分析。 然后，可以在GIS中使用“创建LSM”和“计算ROC”脚本来处理分类结果，并可以使用AUC值创建磁化率图。 其他脚本用于通过频率比（FR），信息值（IV），逻辑回归（LR），随机森林（RF）和多层感知器（MLP）的方法创建LSM。 此外，此工具还包括针对LR，RF和MLP方