ABM-Calibration-SensitivityAnalysis：NetLogo和R的ABM校准与敏感度分析开源工具

资源摘要信息:"ABM-Calibration-SensitivityAnalysis" 在当今的IT和数据分析领域中，基于代理的模型（Agent-Based Modeling, ABM）已经成为理解和预测复杂系统行为的重要工具。ABM-Calibration-SensitivityAnalysis是一套开源资源，它提供了用于校准和进行灵敏度分析的代码和数据，特别是结合了NetLogo和R两种强大的编程和统计分析工具。NetLogo是一种专门用于模拟复杂系统的行为的多主体编程语言和平台，而R语言则在统计分析和图形表示方面非常强大。 以下是该资源中提及的关键知识点及其详细说明： 1. **基于代理的模型（ABM）**: 基于代理的模型是一种计算模型，用于模拟单个代理（即个体实体）的行为和相互作用。在ABM中，每个代理都遵循一套规则，它们的交互可以产生宏观层面的复杂现象。这种模型特别适用于经济学、社会学、生态学等领域的研究。 2. **模型校准（Model Calibration）**: 校准是使模型输出与实际观察数据相匹配的过程。在这个过程中，模型中的参数需要调整，以确保模型能够准确地反映现实世界的现象。资源中提到的校准方法包括全因子设计、简单随机抽样、拉丁超立方抽样、拟牛顿法、模拟退火、遗传算法和近似贝叶斯计算等。 3. **灵敏度分析（Sensitivity Analysis）**: 灵敏度分析用于研究模型输出对输入参数变化的依赖程度。了解哪些参数对模型的输出影响最大，可以帮助我们确定哪些参数值得更深入的研究。资源中提供的方法包括局部灵敏度分析（Local SA）、Morris筛选、设计实验（DoE）、部分（等级）相关系数、标准化（等级）回归系数、Sobol'分析、eFAST分析和FANOVA分解。 4. **NetLogo编程**: NetLogo是一种多主体仿真平台，特别适用于创建复杂的自然和社会系统模型。NetLogo具有直观的图形界面和丰富的代码库，可以让用户快速构建和测试模型。 5. **R语言统计分析**: R语言是一种免费的开源编程语言和软件环境，主要用于统计计算和图形表示。R语言有着庞大的社区支持和丰富的库，使得它在数据分析、机器学习、图形表示等方面非常强大。 6. **参数拟合方法**: - 全因子设计：一种实验设计方法，用于估计模型输入参数的所有可能组合的影响。 - 简单随机抽样：从参数空间中随机选择参数值的一种方法。 - 拉丁超立方抽样：一种概率抽样技术，旨在从参数空间中均匀地抽样，提高抽样效率。 - 拟牛顿法：一种寻找函数最小值的优化算法。 - 模拟退火：一种启发式搜索算法，用于全局优化问题。 - 遗传算法：一种模仿生物进化的搜索和优化算法。 - 近似贝叶斯计算：一种基于贝叶斯原理的参数估计方法，适用于复杂的模型。 7. **灵敏度分析方法**: - 局部SA：只分析输入参数对输出影响的局部变化。 - Morris筛选：用于确定哪些参数对模型输出有显著影响。 - DoE：设计实验方法，用于系统地研究输入参数对输出的影响。 - 部分（等级）相关系数：衡量模型输入和输出之间的线性关系。 - 标准化（等级）回归系数：评估模型输入变量对模型输出的影响程度。 - Sobol'分析：一种评估输入参数对模型输出方差贡献的方法。 - eFAST：一种全局灵敏度分析方法。 - FANOVA分解：用于分析输入参数组合对输出的平均影响。 该资源中的“SupplementalMaterial”可能包含了实现上述方法所需的代码脚本、数据集、案例研究以及其他支持性文档，这对于学习和使用这些技术的个人和机构来说是非常宝贵的。有兴趣的用户可以通过提供的链接（***）了解更多相关信息，访问该开源项目，以获取完整的代码和数据，以及研究手稿等。