已知多组时间序列，使用SALib实现多个序列，一组为因变量，其余为自变量的多因素敏感性分析

一般情况下，SALib是用于单变量或多变量的敏感性分析，而非多个因变量的敏感性分析。对于多个因变量的情况，可以将其作为一组多目标问题处理。

下面是一个简单的示例，演示如何使用SALib进行多目标敏感性分析。

import numpy as np
from SALib.sample import morris as morris_sample
from SALib.analyze import morris as morris_analyze

# 生成样本数据，n为总样本数，k是参数数目，num_vars是每个参数取值的数目
n = 5000
k = 4
num_vars = 10
X = morris_sample.sample(k, num_vars, n, num_levels=4)

# 计算每个样本在多个目标的输出值
def evaluate(X):
    results = []
    for i in range(k):
        results.append(np.sin(X[:,i]) + np.random.normal(0, 0.1, size=n))
    return np.column_stack(results)

Y = evaluate(X)

# 应用Morris方法进行敏感性分析
morris_results = []
for y in Y.T:
    morris_results.append(morris_analyze.analyze({'X': X}, y, print_to_console=False))

# 输出每个目标函数的索引和对应的敏感性指标
for i, result in enumerate(morris_results):
    print('Objective %d:' % i)
    for name, value in zip(result['names'], result['mu_star']):
        print('  %s: %f' % (name, value))

在这个示例中，我们使用Morris方法进行敏感性分析，对于每个目标函数，我们分别计算了以下指标：

- mu_star：均值绝对误差
- mu：均值
- sigma：标准差
- mu_star_conf：mu_star的置信区间
- scaled：mu_star除以总变化范围

然后，我们输出了每个目标函数的索引和对应的敏感性指标。

需要注意的是，这个示例只是一个简单的敏感性分析示例。在实际应用中，可能需要考虑更复杂的方法，并且保持数据的一致性和可解释性。