灵敏度分析检验模型的代码

灵敏度分析是一种评估模型输出对于模型输入参数变化的敏感程度的方法。它可以用来确定哪些参数对模型结果的影响最大，哪些影响可以忽略不计。在进行灵敏度分析时，可以通过编程语言实现各种测试，例如单参数变化测试、多参数变化测试、蒙特卡洛模拟等。

以下是使用Python语言进行一个简单灵敏度分析检验模型的代码示例：

import numpy as np

# 假设我们有一个模型函数f，它依赖于两个参数x和y
def model_function(x, y):
    return x**2 + y**3

# 设置参数范围和步长
x_range = np.arange(1, 10)  # x的取值范围
y_range = np.arange(1, 5)   # y的取值范围

# 进行灵敏度分析
sensitivity_x = []
sensitivity_y = []

for x in x_range:
    x_sensitivity = 0
    for y in y_range:
        original_output = model_function(x, y)
        x_output = model_function(x + 1, y)  # 对x进行小的变化
        delta = (x_output - original_output) / original_output
        x_sensitivity += delta
    x_sensitivity /= len(y_range)
    sensitivity_x.append(x_sensitivity)

for y in y_range:
    y_sensitivity = 0
    for x in x_range:
        original_output = model_function(x, y)
        y_output = model_function(x, y + 1)  # 对y进行小的变化
        delta = (y_output - original_output) / original_output
        y_sensitivity += delta
    y_sensitivity /= len(x_range)
    sensitivity_y.append(y_sensitivity)

# 打印灵敏度分析结果
print("x参数的灵敏度:", sensitivity_x)
print("y参数的灵敏度:", sensitivity_y)

在上述代码中，我们定义了一个模型函数`model_function`，它依赖于两个参数`x`和`y`。然后，我们通过改变这些参数并对模型输出进行观察来分析它们的灵敏度。代码中我们使用了简单的加一操作来模拟参数的变化，并计算了相对于原始输出的变化率，以此来评估每个参数的灵敏度。