PRCC偏秩相关系数（Partial Rank Correlation Coefficient ）是一种经常用于分析各类模型中参数全局敏感性的方法，也就是分析哪些参数对最后的结果影响大，哪些小。可以进一步用于参数调节或参数自动手动率定。 之前大概也有一些英文的各种版本资源，但是感觉对初学者来讲，理解可能需要时间和一定基础。 因此个人重新编写这个版本，里面每一句都写了中文注释。 注释里也附带一些个人认为好理解的相关公式原理介绍的网页地址。 因为PRCC好像有不止一种算法 因此这种是否符合各位的研究工作需求，也请看完网页后确保是所需的再使用。 希望能帮助大家。 如果有所不对欢迎提出建议意见。

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。