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| 編輯推薦： |
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《全局敏感性分析》提供了一个简单易懂的手册来实践敏感性分析，阐明了敏感性分析如何有助于建立一个更具鲁棒性、更简洁的模型，以及怎样让模型更加经得起推敲。
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| 內容簡介： |
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本书给出关于该学科全面的方法介绍，让读者可以学习并实践全局敏感性分析，而不需要再查阅其他书籍。首先，介绍了构建敏感性分析框架的方法，如何解释结果，从而避免某些缺陷。其次，利用富有特色的大量习题和答案进一步阐明敏感性分析的应用。本书适合来自不同领域的研究生或者科研人员阅读，例如统计学、数学、工程、物理、化学、环境科学、生物、毒物学、保险科学和计量经济学等，也同样对从事风险分析，定价和对冲金融分析的工程师们有重要的价值。
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| 目錄：
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第1章敏感性分析导论
11模型与敏感性分析
111定义
112模型
113模型和不确定性
114如何建立不确定性和敏感性分析
115对模型质量的影响
12敏感性分析的方法和设置简介
121局部与全局敏感性分析
122测试模型
123散点图与导数
124标准差归一化导数
125蒙特卡罗和线性回归
126条件方差：第一种释义
127条件方差：第二种释义
128对于式（13）中模型的应用
129第一种设定：参数优先排序
1210非加性模型
1211高阶敏感性系数
1212总阶效应
1213第二种设定：参数固定
1214敏感性分析基本原理
1215组参数的处理
1216其他方法
1217元效应分析
1218蒙特卡罗滤波
13非独立输入参数
14敏感性分析的可能缺陷
15结束语
16习题
17习题解答
18补充习题
19补充习题答案
第2章实验设计
21导言
22对单个参数的依属关系
23对单个参数的敏感性分析
231随机取值
232分层抽样
233分层抽样的均值与方差估计
24多参数敏感性分析
241线性模型
242单次逐个OAT取样
243影响参数个数的限制
244部分析因抽样
245拉丁超立方体抽样（LHS）
246多变量分层抽样
247弱差异序列的准随机抽样
25组抽样
26习题
27习题解答
第3章元效应方法
31导言
32元效应方法
33抽样策略与策略优化
34敏感性系数的计算
35组参数的计算
36元效应（EE）方法步骤
37结论
38习题
39习题解答
第4章基于方差方法
41不同设定的不同测试实例
42为什么选择方差
43方差方法发展史
44相互作用效应
45总效应
46如何计算敏感性系数
47FAST和随机平衡设计
48方法应用实例：疾病传染动态模型
49额外解释
410习题与解答
第5章参数映射和元建模
51导言
52蒙特卡罗滤波（MCF）
521蒙特卡罗滤波方法植入
522优缺点分析
523习题
524习题解答
525例子
53元建模和高维度模型表述（HDMR）
531HDMR计算和元模型
532简单例子1
533简单例子2
534习题
535习题解答
54结论
第6章敏感性分析：从理论到实践
61例子1：综合指数
611问题陈述
612估量各国家环境可持续发展综合指数
613选择敏感性分析方法
614敏感性分析的过程及结果
615结论
62例子2： 跳跃在期权定价中的重要性
621问题提出
622带跳跃的Heston随机波动率模型
623选择合适的敏感性分析方法
624敏感性分析的过程及结果
625结论
63例子3：化学反应
631问题提出
632间歇式反应器中的热失控分析
633选择合适的敏感性分析方法
634敏感性分析的过程及结果
635结论
64例子4：混合的不确定性敏感性作图
65什么时候使用什么方法
后记
译后记
参考文献
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| 內容試閱：
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在建模领域很容易找到海量的学术文章，以及针对一个特别领域的指导丛书，或者数字模拟的手册，但是却很难找到适合所有建模者的广泛意义上的建模手册。不同学科的建模学术圈对于建模理论的发展在很大程度上是相对独立的。这是不是表明，正如认知论学家所说的那样，建模不是一门科学，而是一种工具？换句话说，是不是因为几乎不太可能定义一套标准去把自然或者人造系统解码成一套称之为模型的数学规则？
如果建模工作真的具有这样不可同化性而缺乏系统性，也许对于模型的敏感性分析给出一套好的通用的实践方法显得有点太过野心勃勃。进一步讲，如果翻翻现有的文献，在很多场合，敏感性一词只被理解为一个特定的输出变量对于一个特定的输入变量的微商 经济学里面所讲的弹性 。这一点也不奇怪，作为当代的科研工作者（如本书的作者），也许在微积分方面接受了相当的训练，但是在用蒙特卡罗方法上面却很欠缺，也许研究了很多雅可比矩阵、海森矩阵，却没有好好研究一下俄罗斯轮盘。少数敏感性分析的实践者大部分来自统计、风险分析、可信度分析 都在积极地用本书所描述的重要性测量方法。这些方法都基于这样一种原则：输入因素对于输出的影响是以参考整个输入空间的变化为标准而不是输入空间的某一点。这些方法也渐渐在很多领域的建模原则当中广泛应用例如，美国的环境保护组织EPA，2001。本书的目的在于给学生提供一本简单易懂的手册来实践敏感性分析，阐明敏感性分析如何有助于建立一个更具鲁棒性、更简洁的模型，以及怎样让模型在面对科学的或者技术的拷问时更加经得起推敲。
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