全局敏感性分析

第1章敏感性分析导论
11模型与敏感性分析
111定义
112模型
113模型和不确定性
114如何建立不确定性和敏感性分析
115对模型质量的影响
12敏感性分析的方法和设置简介
121局部与全局敏感性分析
122测试模型
123散点图与导数
124标准差归一化导数
125蒙特卡罗和线性回归
126条件方差：第一种释义
127条件方差：第二种释义
128对于式（13）中模型的应用
129第一种设定：参数优先排序
1210非加性模型
1211高阶敏感性系数
1212总阶效应
1213第二种设定：参数固定
1214敏感性分析基本原理
1215组参数的处理
1216其他方法
1217元效应分析
1218蒙特卡罗滤波
13非独立输入参数
14敏感性分析的可能缺陷
15结束语
16习题
17习题解答
18补充习题
19补充习题答案

第2章实验设计
21导言
22对单个参数的依属关系
23对单个参数的敏感性分析
231随机取值
232分层抽样
233分层抽样的均值与方差估计
24多参数敏感性分析
241线性模型
242单次逐个(OAT)取样
243影响参数个数的限制
244部分析因抽样
245拉丁超立方体抽样（LHS）
246多变量分层抽样
247弱差异序列的准随机抽样
25组抽样
26习题
27习题解答

第3章元效应方法
31导言
32元效应方法
33抽样策略与策略优化
34敏感性系数的计算
35组参数的计算
36元效应（EE）方法步骤
37结论
38习题
39习题解答

第4章基于方差方法
41不同设定的不同测试实例
42为什么选择方差
43方差方法发展史
44相互作用效应
45总效应
46如何计算敏感性系数
47FAST和随机平衡设计
48方法应用实例：疾病传染动态模型
49额外解释
410习题与解答

第5章参数映射和元建模
51导言
52蒙特卡罗滤波（MCF）
521蒙特卡罗滤波方法植入
522优缺点分析
523习题
524习题解答
525例子
53元建模和高维度模型表述（HDMR）
531HDMR计算和元模型
532简单例子1
533简单例子2
534习题
535习题解答
54结论

第6章敏感性分析：从理论到实践
61例子1：综合指数
611问题陈述
612估量各国家环境可持续发展综合指数
613选择敏感性分析方法
614敏感性分析的过程及结果
615结论
62例子2: 跳跃在期权定价中的重要性
621问题提出
622带跳跃的Heston随机波动率模型
623选择合适的敏感性分析方法
624敏感性分析的过程及结果
625结论
63例子3：化学反应
631问题提出
632间歇式反应器中的热失控分析
633选择合适的敏感性分析方法
634敏感性分析的过程及结果
635结论
64例子4：混合的不确定性—敏感性作图
65什么时候使用什么方法

后记


译后记


参考文献