matlab实现morris敏感性分析

Matlab是一种流行的编程语言，常用于数值计算和科学工程应用。Morris敏感性分析是一种基于局部随机化的技术，用于评估模型输入变量对输出影响的相对重要性。在Matlab中，你可以使用"morris"包来执行这个分析。

以下是基本步骤：

1. **安装与导入**：
如果你还没有安装，需要先通过`addpath('toolboxname')`添加Morris工具箱到路径。通常它位于`matlab/toolbox/localOptimization/morris`目录下。

2. **准备数据**：
准备好包含模型输入变量的数据矩阵以及相应的输出结果。假设输入矩阵称为`X`，输出矩阵称为`Y`。

3. **创建Morris实验对象**：
使用`morrisDesign(X)`函数创建Morris设计，`X`是你想要分析的变量范围。

4. **运行模拟**：
调用`[ MorrisData, MorrisPlot ] = run morrisExperiment(obj)`，其中`obj`是先前创建的设计对象，`MorrisData`包含了模拟的结果数据，`MorrisPlot`则生成了图形化的分析结果。

5. **分析结果**：
`MorrisData`可以查看各变量的影响得分、效应大小等统计信息。`MorrisPlot`可以帮助理解各因素之间的相互作用和显著性。

obj = morrisDesign(X);
[ MorrisData, MorrisPlot ] = run(obj);
impactScores = MorrisData.Impact;
effectSizes = MorrisData.EffectSize;