text:
Phân tích độ nhạy
Phân tích độ nhạy (SA) là việc nghiên cứu như thế nào không chắc chắn trong đầu ra của một mô hình (số hay cách khác) có thể được phân bổ cho các nguồn khác nhau của sự không chắc chắn trong mô hình đầu vào.[1] Một thực tế liên quan là [[phân tích không chắc chắn trong đó tập trung nhiều hơn vào định lượng không chắc chắn về sản lượng mô hình. Lý tưởng nhất, không chắc chắn và phân tích nhạy cảm nên được chạy song song.
Trong không chắc chắn điều khoản nói chung và phân tích độ nhạy điều tra sự vững mạnh của một nghiên cứu khi nghiên cứu bao gồm một số hình thức [[mô hình thống kê. Phân tích độ nhạy có thể hữu ích để lập mô hình máy tính cho một loạt các mục đích,[2] bao gồm:
- Hỗ trợ ra quyết định hoặc phát triển các khuyến nghị cho các nhà sản xuất quyết định (ví dụ như kiểm tra sự vững mạnh của kết quả);
- Tăng cường thông tin liên lạc từ nhà mô hình cho các nhà sản xuất quyết định (ví dụ bằng cách đưa ra các khuyến nghị đáng tin cậy hơn, dễ hiểu, hấp dẫn, thuyết phục);
- Tăng cường sự hiểu biết hoặc định lượng của hệ thống (ví dụ như sự hiểu biết mối quan hệ giữa các biến số đầu vào và đầu ra);
- Mô hình phát triển (ví dụ như tìm kiếm các lỗi trong mô hình).
Hãy để chúng tôi đưa ra một ví dụ: trong bất kỳ quá trình lập ngân sách luôn có những biến không chắc chắn. Mức thuế suất trong tương lai, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, số lượng nhân viên, chi phí hoạt động và các biến khác có thể không được biết đến với độ chính xác tuyệt vời. Độ nhạy phân tích trả lời câu hỏi, "nếu các biến này đi chệch từ kỳ vọng, những gì các hiệu ứng sẽ là (kinh doanh, hệ thống, mô hình, hoặc bất cứ điều gì đang được phân tích)?"
Mục lục
Tổng quan[sửa | sửa mã nguồn]
Vấn đề gặp nhau trong lĩnh vực khoa học xã hội, kinh tế, tự nhiên có thể dẫn đến việc sử dụng các mô hình máy tính, mà nói chung không cho vay mình một sự hiểu biết đơn giản của mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào (những gì đi vào mô hình) và đầu ra (phụ thuộc vào mô hình của các biến). Đánh giá cao như vậy, tức là sự hiểu biết về mô hình hoạt động đáp ứng với những thay đổi trong đầu vào của nó, được tầm quan trọng cơ bản để đảm bảo sử dụng đúng các mô hình.
Mô hình máy tính được xác định bởi một loạt các phương trình, yếu tố đầu vào, các thông số, và các biến nhằm mục đích mô tả các quá trình đang được điều tra.
Đầu vào là nhiều nguồn của sự không chắc chắn bao gồm cả lỗi của đo lường, sự vắng mặt của thông tin và sự thiếu hiểu biết hoặc một phần của các lực lượng và cơ chế lái xe. Không chắc chắn này áp đặt một giới hạn về sự tự tin của chúng tôi trong các phản ứng hoặc đầu ra của mô hình. Hơn nữa, các mô hình có thể phải đối phó với biến đổi bản chất tự nhiên của hệ thống, chẳng hạn như sự xuất hiện của sự kiện ngẫu nhiên.
Thực hành mô hình tốt yêu cầu cung cấp một đánh giá rằng mô hình của sự tự tin trong mô hình, có thể đánh giá những điều không chắc chắn liên quan đến quá trình mô hình hóa và với kết quả của mô hình chính nó. [[Không chắc chắn và độ nhạy Phân tích cung cấp các công cụ giá trị đặc trưng cho sự không chắc chắn liên quan với một mô hình. Phân tích không chắc chắn (UA) định lượng không chắc chắn trong các kết quả của một mô hình. Phân tích độ nhạy cảm có vai trò bổ sung đặt hàng bởi tầm quan trọng của sức mạnh và sự liên quan của các yếu tố đầu vào trong việc xác định sự thay đổi ở đầu ra.[1]
Trong các mô hình liên quan đến nhiều phân tích độ nhạy cảm biến đầu vào là một thành phần thiết yếu của xây dựng mô hình và đảm bảo chất lượng. Cơ quan quốc gia và quốc tế tham gia trong các nghiên cứu đánh giá tác động bao gồm phần dành để phân tích độ nhạy trong hướng dẫn của họ. Ví dụ như Ủy ban Châu Âu, Văn phòng Quản lý và Ngân sách Nhà Trắng, ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu và Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ.
Đôi khi một phân tích độ nhạy có thể tiết lộ những hiểu biết đáng ngạc nhiên về các chủ đề quan tâm. Ví dụ, lĩnh vực của ra quyết định đa tiêu chí (MCDM) nghiên cứu (trong số các chủ đề khác) vấn đề làm thế nào để lựa chọn thay thế tốt nhất trong số một số lựa chọn thay thế cạnh tranh. Đây là một nhiệm vụ quan trọng trong ra quyết định. Trong bối cảnh như vậy, thay thế từng được mô tả trong điều khoản của một tập hợp các chỉ tiêu đánh giá. Các tiêu chí này được kết hợp với trọng lượng quan trọng. Trực giác, người ta có thể nghĩ rằng lớn hơn trọng lượng cho tiêu chí quan trọng hơn mà tiêu chí cần có. Tuy nhiên, điều này có thể không phải là trường hợp. Điều quan trọng là để phân biệt khái niệm "tới hạn" với tầm quan trọng "" By "quan trọng.", Chúng tôi có nghĩa là một tiêu chí với sự thay đổi nhỏ (như là một tỷ lệ phần trăm) trọng lượng của nó, có thể gây ra một thay đổi đáng kể của giải pháp cuối cùng. Đó là tiêu chí có thể với trọng lượng khá nhỏ tầm quan trọng (ví dụ, những người mà không phải là rất quan trọng trong đó tôn trọng) là quan trọng hơn trong một tình huống nhất định hơn so với người có trọng lượng lớn hơn.[3][4] Đó là, một phân tích độ nhạy có thể làm sáng tỏ các vấn đề không dự đoán vào đầu của một nghiên cứu. Điều này, đến lượt nó, có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các nghiên cứu ban đầu và hỗ trợ trong việc thực hiện thành công của giải pháp cuối cùng.
Phương pháp luận[sửa | sửa mã nguồn]
Có một số thủ tục có thể thực hiện sự không chắc chắn (UA) và phân tích độ nhạy (SA). Các lớp học quan trọng của phương pháp là:
- Các phương pháp địa phương, chẳng hạn như phái sinh đơn giản của đầu ra with respect to an input factor :
- ,
where the subscript chỉ ra rằng phái sinh được thực hiện tại một số điểm cố định trong không gian của đầu vào (vì thế các địa phương trong tên của lớp). liên hợp mô hình[5][6] and Automated Differentiation[7] là phương pháp trong lớp này.
- A sampling[8]-based sensitivity là một trong đó mô hình được thực hiện liên tục kết hợp các giá trị lấy mẫu từ các phân bố xác suất | phân phối]] (giả định được biết đến) của các yếu tố đầu vào. Một khi mẫu được tạo ra, một số chiến lược (bao gồm cả đầu vào-đầu ra scatterplots đơn giản) có thể được sử dụng để lấy được các biện pháp nhạy cảm cho các yếu tố.
- Phương pháp dựa trên giả lập (ví dụ: Bayesian[9]). With these methods the value of the output , or directly the value of the sensitivity measure of a factor , được xử lý như một quá trình ngẫu nhiên và ước tính từ dữ liệu máy tính tạo ra điểm. Điều này rất hữu ích khi các chương trình máy tính mô tả các mô hình là đắt tiền để chạy.
- Các phương pháp sàng lọc. Đây là một ví dụ cụ thể của mẫu phương pháp dựa trên. Mục tiêu ở đây là ước tính một vài yếu tố hoạt động trong các mô hình với nhiều yếu tố. Một trong những phương pháp sàng lọc được sử dụng phổ biến nhất là tiểu tác dụng phương pháp.[10][11]
- Variance based methods.[12][13][14] Here the unconditional variance of được phân hủy thành các điều kiện do các yếu tố cá nhân cộng với các điều khoản do tương tác giữa các yếu tố. Phân tách sai hoàn toàn chỉ có ý nghĩa khi các yếu tố đầu vào là độc lập với nhau.[15]
- High Dimensional Model Representations (HDMR).[16][17] The term is due to H. Rabitz[18] and include as a particular case the variance based methods. In HDMR the output is expressed as a linear combination of terms of increasing dimensionality.
- Methods based on Monte Carlo filtering.[19][20] Đây cũng là lấy mẫu dựa trên mục tiêu ở đây là để xác định các vùng trong không gian của các yếu tố đầu vào tương ứng với giá trị cụ thể (ví dụ như cao hoặc thấp) của đầu ra.
Thường (ví dụ như dựa trên phương pháp lấy mẫu) UA và SA được thực hiện phối hợp thực hiện các mô hình liên tục cho sự kết hợp của các giá trị yếu tố lấy mẫu với một số phân phối xác suất. Các bước sau đây có thể được liệt kê:
- Xác định mục tiêu chức năng quan tâm.
- Đây là dễ dàng hơn để giao tiếp kết quả của một phân tích độ nhạy khi mục tiêu quan tâm có liên quan trực tiếp đến các vấn đề được giải quyết bằng các mô hình.
- Chỉ định một xác suất mật độ chức năng]] các yếu tố lựa chọn.
- Khi điều này liên quan đến việc gợi ra những ý kiến của các chuyên gia đây là một phần tiêu thụ đắt tiền và thời gian phân tích.
- Tạo ra một [[ma trận (toán học)| ma trận đầu vào với phân phối (s) thông qua một thiết kế phù hợp.
- Trong thử nghiệm thiết kế, một thiết kế tốt cho các thí nghiệm số[21] nên cung cấp cho tối đa các hiệu ứng với tối thiểu các điểm tính toán.
- Đánh giá các mô hình và tính toán phân phối của chức năng mục tiêu.
- Đây là bước thời gian máy tính chuyên sâu.
- Chọn một phương pháp để đánh giá ảnh hưởng, tầm quan trọng tương đối của mỗi yếu tố đầu vào trên các chức năng mục tiêu.
- Điều này phụ thuộc vào mục đích phân tích, ví dụ như đơn giản hóa mô hình, yếu tố ưu tiên, giảm sự không chắc chắn,....
Assumptions vs. inferences[sửa | sửa mã nguồn]
Trong không chắc chắn và phân tích độ nhạy có là một thương mại quan trọng giữa nhà phân tích tỉ mỉ như thế nào là khám phá đầu vào giả định và làm thế nào rộng các kết quả suy luận có thể là. Điểm cũng được minh họa bởi econometrician Edward E. Leamer (1990) [22]:
Tôi đã đề xuất một hình thức tổ chức phân tích độ nhạy mà tôi gọi là "phân tích toàn cầu nhạy cảm 'trong một khu phố của các giả định thay thế được lựa chọn và được xác định khoảng thời gian tương ứng của suy luận. Kết luận được đánh giá là mạnh mẽ, chỉ khi khu phố của các giả định là đủ rộng để được đáng tin cậy và khoảng thời gian tương ứng của kết luận là thu hẹp, đủ để có ích.
Lưu ý Leamer của sự nhấn mạnh về sự cần thiết cho sự tín nhiệm 'trong việc lựa chọn các giả định. Cách dễ nhất để làm mất hiệu lực một mô hình là để chứng minh rằng nó là mong manh đối với sự không chắc chắn trong các giả định hoặc để cho thấy rằng giả định của nó đã không được thực hiện "đủ rộng. Cùng một khái niệm được thể hiện bởi Jerome R. Ravetz, mà mô hình xấu là khi không chắc chắn "trong đầu vào phải được ngăn chặn vì sợ rằng kết quả đầu ra trở thành không xác định.[23]
Các lỗi[sửa | sửa mã nguồn]
Trong một phân tích độ nhạy, Sai lầm loại I được đánh giá là một yếu tố không quan trọng quan trọng và một lỗi Type II được đánh giá là yếu tố quan trọng không quan trọng. Một lỗi Loại III tương ứng với phân tích các vấn đề sai, ví dụ như thông qua một đặc điểm kỹ thuật không chính xác của những điều không chắc chắn đầu vào. Cạm bẫy có thể có trong một phân tích độ nhạy là:
- Mục đích của phân tích không rõ ràng. Kiểm tra thống kê khác nhau và các biện pháp được áp dụng cho vấn đề này và các bảng xếp hạng yếu tố khác nhau thu được. Kiểm tra thay vào đó nên được thay đổi để nhằm mục đích phân tích, ví dụ như ai sử dụng lọc Monte Carlo nếu được quan tâm, trong đó yếu tố chịu trách nhiệm để tạo ra giá trị cao/thấp của đầu ra.
- Kết quả đầu ra quá nhiều mô hình được xem xét. Điều này có thể được chấp nhận để đảm bảo chất lượng của mô hình phụ nhưng nên tránh khi trình bày kết quả của phân tích tổng thể.
- Piecewise nhạy cảm. Điều này là khi thực hiện phân tích độ nhạy trên mô hình tiểu tại một thời điểm. Cách tiếp cận này là không thận trọng vì nó có thể bỏ qua sự tương tác giữa các yếu tố phụ khác nhau, mô hình (lỗi Type II).
Về OAT[sửa | sửa mã nguồn]
Trong phân tích độ nhạy một tiếp cận chung là sự thay đổi mỗi-lần-một-nhân-tố (OFAT hay OAT), để xem thủ tục này gây ảnh hưởng cho đầu ra như thế nào.[24][25][26][27][28] OAT customarily involves:
- Di chuyển mỗi lần một yếu tố và
- Trở lại điểm trung tâm/cơ sở sau mỗi di chuyển.
Điều này xuất hiện một cách tiếp cận hợp lý như bất kỳ thay đổi quan sát thấy ở đầu ra rõ ràng là do yếu tố duy nhất thay đổi. Hơn nữa bằng cách thay đổi một yếu tố tại một thời điểm, người ta có thể giữ tất cả các yếu tố khác cố định giá trị trung tâm hoặc cơ sở của chúng. Điều này làm tăng so sánh các kết quả (tất cả các hiệu ứng được tính toán với các tham chiếu đến cùng một điểm trung tâm trong không gian) và giảm thiểu nguy cơ bị treo chương trình máy tính, nhiều khả năng một số yếu tố đầu vào thay đổi cùng một lúc. "OAT thường được ưa thích bởi các nhà mô hình vì lý do thực tế. Trong trường hợp mô hình theo phân tích OAT thất bại người lập mô hình ngay lập tức biết đó là yếu tố đầu vào chịu trách nhiệm cho thất bại."[29] Mặc dù nó đơn giản, phương pháp này là không khám phá không gian của các yếu tố và không đưa vào tài khoản sự thay đổi đồng thời của chúng. Điều này có nghĩa rằng cách tiếp cận OAT không thể phát hiện sự hiện diện của tương tác giữa các yếu tố đầu vào.[30]
Các khái niệm liên quan[sửa | sửa mã nguồn]
Trong khi phân tích không chắc chắn nghiên cứu không chắc chắn tổng thể trong kết luận của nghiên cứu, phân tích độ nhạy cố gắng xác định nguồn gốc của trọng lượng không chắc chắn nhiều hơn vào kết luận của nghiên cứu. Ví dụ, một số hướng dẫn cho mô hình (see e.g. one from the US EPA) or for impact assessment (see one from the European Commission) prescribe sensitivity analysis as a tool to ensure the quality of the modelling/assessment.
Cài đặt vấn đề trong phân tích độ nhạy có điểm tương đồng mạnh mẽ với thiết kế của các thí nghiệm]]. Trong thiết kế của các thí nghiệm nghiên cứu tác dụng của một số quá trình hoặc can thiệp ('điều trị') trên một số đối tượng ('đơn vị thử nghiệm'). Trong phân tích độ nhạy một nhìn vào tác động của thay đổi các yếu tố đầu vào của một mô hình toán học trên đầu ra của mô hình chính nó. Trong cả hai ngành, người ta phấn đấu để có được thông tin từ hệ thống với tối thiểu các thí nghiệm vật lý hoặc số.
Các ứng dụng[sửa | sửa mã nguồn]
Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng
- Để đơn giản hóa các mô hình
- Để điều tra sự vững mạnh của các mô hình dự đoán
- Để chơi những gì nếu phân tích khám phá tác động của các giả định đầu vào và các kịch bản khác nhau
- Là một yếu tố đảm bảo chất lượng (yếu tố nhạy cảm bất ngờ có thể được liên kết để mã hóa các lỗi hoặc misspecifications).
Nó cung cấp thông tin cũng như trên:
- Các yếu tố chủ yếu góp phần để các đầu ra biến đổi
- Các khu vực trong không gian của các yếu tố đầu vào đầu ra mô hình hoặc tối đa hoặc tối thiểu hoặc trong giới hạn được xác định trước (xem lọc Monte Carlo ở trên)
- Tối ưu hóa (toán học) tối ưu hoặc không ổn định khu vực trong phạm vi không gian của các yếu tố sử dụng trong một tiếp theo chuẩn nghiên cứu
- [[Tương tác (thống kê)| Tương tác giữa các yếu tố
Phân tích độ nhạy cảm là phổ biến trong vật lý và hóa học,[31] trong ứng dụng tài chính, phân tích rủi ro, xử lý tín hiệu, thần kinh mạng lưới và bất kỳ khu vực nơi các mô hình được phát triển. Phân tích độ nhạy cũng có thể được sử dụng trong mô hình dựa trên chính sách đánh giá nghiên cứu.[32] Sensitivity analysis can be used to assess the robustness of composite indicators,[33] also known as indices, such as the Environmental Performance Index.
Môi trường[sửa | sửa mã nguồn]
Mô hình máy tính về môi trường đang ngày càng được sử dụng trong nhiều nghiên cứu và ứng dụng. Ví dụ, mô hình khí hậu toàn cầu được sử dụng cho cả dự báo thời tiết ngắn hạn và biến đổi khí hậu dài hạn.
Hơn nữa, các mô hình máy tính đang ngày càng được sử dụng cho môi trường ra quyết định ở quy mô địa phương, ví dụ như để đánh giá tác động của nhà máy xử lý nước thải trên một dòng sông, hoặc để đánh giá hành vi và chiều dài cuộc sống của sinh bộ lọc đối với nước thải bị ô nhiễm.
Trong cả hai trường hợp phân tích độ nhạy có thể giúp đỡ để hiểu sự đóng góp của các nguồn khác nhau của sự không chắc chắn sự không chắc chắn đầu ra mô hình và hiệu năng hệ thống nói chung. Trong những trường hợp này, tùy thuộc vào mô hình phức tạp, chiến lược lấy mẫu khác nhau có thể là chỉ số nhạy cảm nên truyền thống và có thể được tổng quát để trang trải nhiều biến phân tích độ nhạy]],[34] heteroskedastic effects and correlated inputs.
Kinh doanh[sửa | sửa mã nguồn]
Trong một vấn đề quyết định, các nhà phân tích có thể muốn xác định các trình điều khiển chi phí cũng như số lượng khác mà chúng ta cần phải tiếp thu kiến thức tốt hơn để ra một quyết định. Mặt khác, một số lượng không ảnh hưởng đến các dự đoán, để chúng ta có thể tiết kiệm tài nguyên tại mà không làm giảm độ chính xác bằng cách thư giãn một số điều kiện. Tài chính doanh nghiệp: xác định số lượng không chắc chắn. Phân tích độ nhạy có thể giúp đỡ trong một loạt các trường hợp khác mà có thể được xử lý bởi các thiết lập được minh họa dưới đây:
- Để xác định các giả định quan trọng hoặc so sánh cấu trúc mô hình thay thế
- Hướng dẫn các bộ sưu tập dữ liệu trong tương lai
- Phát hiện các tiêu chí quan trọng
- Tối ưu hóa khả năng chịu đựng của các bộ phận sản xuất trong điều kiện không chắc chắn trong các tham số
- Tối ưu hóa nguồn lực phân bổ
- Mô hình đơn giản hóa hoặc mô hình gộp.
Tuy nhiên cũng có một số vấn đề liên quan đến phân tích nhạy cảm trong bối cảnh kinh doanh:
- Các biến thường phụ thuộc lẫn nhau, mà làm cho kiểm tra mỗi cá nhân không thực tế, ví dụ như: thay đổi một trong những yếu tố như khối lượng bán hàng, rất có thể sẽ ảnh hưởng đến các yếu tố khác như giá bán.
- Thường thì các giả định phân tích được thực hiện bằng cách sử dụng các kinh nghiệm quá khứ/dữ liệu mà có thể không tổ chức trong tương lai.
- Phân công một giá trị (hoặc lạc quan và bi quan) tối đa và tối thiểu là mở để giải thích chủ quan. Ví dụ 'lạc quan' một người dự báo có thể là bảo thủ hơn so với một người khác thực hiện một phần khác nhau của phân tích. Điều này sắp xếp của tính chủ quan bất lợi có thể ảnh hưởng đến tính chính xác, khách quan tổng thể của phân tích.
Trong kinh tế hiện đại, sử dụng phân tích độ nhạy để dự đoán những lời chỉ trích là chủ đề của một trong các điều răn mười ứng dụng kinh tế (từ Kennedy, năm 2007[35]):
Ngươi phải thú nhận trong sự hiện diện của nhạy cảm. Hệ luỵ: Ngươi phải lường trước những lời chỉ trích [· · · Khi báo cáo phân tích độ nhạy, các nhà nghiên cứu cần giải thích đầy đủ đặc điểm kỹ thuật tìm kiếm của họ để người đọc có thể tự đánh giá cho kết quả có thể đã bị ảnh hưởng. Điều này về cơ bản là một 'sự trung thực là phương pháp tiếp cận chính sách tốt nhất, ủng hộ của các Leamer, (1978[36]).
Động học phản ứng[sửa | sửa mã nguồn]
Với sự tích lũy kiến thức về các cơ chế động học được điều tra và trước sức mạnh của công nghệ máy tính hiện đại, chi tiết mô hình động học phức tạp đang ngày càng được sử dụng như một công cụ dự báo và hỗ trợ cho sự hiểu biết các hiện tượng cơ bản. Một mô hình động học thường được mô tả bởi một tập hợp các phương trình vi phân biểu diễn mối quan hệ theo thời gian. Phân tích độ nhạy đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để điều tra một mô hình động học phức tạp.[37][38][39]
Các thông số động học thường xuyên được xác định từ dữ liệu thực nghiệm thông qua dự toán phi tuyến. Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng tối ưu thiết kế thử nghiệm, ví dụ như xác định điều kiện ban đầu, vị trí, đo lường, và thời gian lấy mẫu, để tạo ra dữ liệu thông tin đó rất quan trọng đến độ chính xác dự toán. Một số lượng lớn các thông số trong một mô hình phức tạp có thể là ứng cử viên cho dự toán nhưng không phải tất cả là tôn kính.[39] Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng để xác định các thông số ảnh hưởng có thể được xác định từ dữ liệu có sẵn trong khi sàng lọc ra những người không quan trọng. Phân tích độ nhạy cảm cũng có thể được sử dụng để xác định các loài dự phòng và phản ứng cho phép giảm mô hình.
Trong phân tích meta[sửa | sửa mã nguồn]
Trong một phân tích meta, độ nhạy kiểm tra phân tích nếu kết quả là nhạy cảm với hạn chế về các dữ liệu bao gồm. Ví dụ thường gặp là những thử nghiệm lớn, thử nghiệm chất lượng cao hơn, và các thử nghiệm gần đây chỉ. Nếu kết quả phù hợp cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hơn về hiệu quả và khái quát.[40]
Xem thêm[sửa | sửa mã nguồn]
- Thử nghiệm phân tích không chắc chắn
- Fourier biên độ nhạy cảm thử nghiệm
- Thông tin-lý thuyết quyết định khoảng cách
- Perturbation phân tích
- Xác suất thiết kế
- Giới hạn phân tích xác suất
- Tăng sức mạnh
- Trung Hoa Dân Quốc đường cong
- Interval FEM
- Morris phương pháp
Chú thích[sửa | sửa mã nguồn]
- ^ a ă Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D. Saisana, M., and Tarantola, S., 2008, Global Sensitivity Analysis. The Primer, John Wiley & Sons.
- ^ Pannell, D.J. (1997). Sensitivity analysis of normative economic models: Theoretical framework and practical strategies, Agricultural Economics 16: 139-152.[1]
- ^ Triantaphyllou, E.; A. Sanchez (1997). “A Sensitivity Analysis Approach for Some Deterministic Multi-Criteria Decision-Making Methods”. Decision Sciences 28 (1): 151–194. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2010.
- ^ Triantaphyllou, E. (2000). Multi-Criteria Decision Making: A Comparative Study. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers (now Springer). tr. 320. ISBN 0-7923-6607-7.
- ^ Cacuci, Dan G., Sensitivity and Uncertainty Analysis: Theory, Volume I, Chapman & Hall.
- ^ Cacuci, Dan G., Mihaela Ionescu-Bujor, Michael Navon, 2005, Sensitivity And Uncertainty Analysis: Applications to Large-Scale Systems (Volume II), Chapman & Hall.
- ^ Grievank, A. (2000). Evaluating derivatives, Principles and techniques of algorithmic differentiation. SIAM publisher.
- ^ J.C. Helton, J.D. Johnson, C.J. Salaberry, and C.B. Storlie, 2006, Survey of sampling based methods for uncertainty and sensitivity analysis. Reliability Engineering and System Safety, 91:1175–1209.
- ^ Oakley, J. and A. O'Hagan (2004). Probabilistic sensitivity analysis of complex models: a Bayesian approach. J. Royal Stat. Soc. B 66, 751–769.
- ^ Morris, M. D. (1991). Factorial sampling plans for preliminary computational experiments. Technometrics, 33, 161–174.
- ^ Campolongo, F., J. Cariboni, and A. Saltelli (2007). An effective screening design for sensitivity analysis of large models. Environmental Modelling and Software, 22, 1509–1518.
- ^ Sobol’, I. (1990). Sensitivity estimates for nonlinear mathematical models. Matematicheskoe Modelirovanie 2, 112–118. in Russian, translated in English in Sobol’, I. (1993). Sensitivity analysis for non-linear mathematical models. Mathematical Modeling & Computational Experiment (Engl. Transl.), 1993, 1, 407–414.
- ^ Homma, T. and A. Saltelli (1996). Importance measures in global sensitivity analysis of nonlinear models. Reliability Engineering and System Safety, 52, 1–17.
- ^ Saltelli, A., K. Chan, and M. Scott (Eds.) (2000). Sensitivity Analysis. Wiley Series in Probability and Statistics. New York: John Wiley and Sons.
- ^ Saltelli, A. and S. Tarantola (2002). On the relative importance of input factors in mathematical models: safety assessment for nuclear waste disposal. Journal of American Statistical Association, 97, 702–709.
- ^ Li, G., J. Hu, S.-W. Wang, P. Georgopoulos, J. Schoendorf, and H. Rabitz (2006). Random Sampling-High Dimensional Model Representation (RS-HDMR) and orthogonality of its different order component functions. Journal of Physical Chemistry A 110, 2474–2485.
- ^ Li, G., W. S. W., and R. H. (2002). Practical approaches to construct RS-HDMR component functions. Journal of Physical Chemistry 106, 8721{8733.
- ^ Rabitz, H. (1989). System analysis at molecular scale. Science, 246, 221–226.
- ^ Hornberger, G. and R. Spear (1981). An approach to the preliminary analysis of environmental systems. Journal of Environmental Management 7, 7–18.
- ^ Saltelli, A., S. Tarantola, F. Campolongo, and M. Ratto (2004). Sensitivity Analysis in Practice: A Guide to Assessing Scientific Models. John Wiley and Sons.
- ^ Sacks, J., W. J. Welch, T. J. Mitchell, and H. P. Wynn (1989). Design and analysis of computer experiments. Statistical Science 4, 409–435.
- ^ Leamer, E., (1990) Let's take the con out of econometrics, and Sensitivity analysis would help. In C. Granger (ed.), Modelling Economic Series. Oxford: Clarendon Press 1990.
- ^ Ravetz, J.R., 2007, No-Nonsense Guide to Science, New Internationalist Publications Ltd.
- ^ J. Campbell, et al., Science 322, 1085 (2008)[cần chú thích đầy đủ]
- ^ R. Bailis, M. Ezzati, D. Kammen, Science 308, 98 (2005)[cần chú thích đầy đủ]
- ^ E. Stites, P. Trampont, Z. Ma, K. Ravichandran, Science 318, 463 (2007)[cần chú thích đầy đủ]
- ^ J. Murphy, et al., Nature 430, 768-772 (2004)[cần chú thích đầy đủ]
- ^ J. Coggan, et al., Science 309, 446 (2005)[cần chú thích đầy đủ]
- ^ Saltelli, A., Annoni, P., 2010, How to avoid a perfunctory sensitivity analysis, Environmental Modeling and Software 25, 1508-1517.
- ^ Czitrom (1999) "One-Factor-at-a-Time Versus Designed Experiments", American Statistician, 53, 2.
- ^ Saltelli, A., M. Ratto, S. Tarantola and F. Campolongo (2005) Sensitivity Analysis for Chemical Models, Chemical Reviews, 105(7) pp 2811–2828.
- ^ Saltelli, Andrea (2006) "The critique of modelling and sensitivity analysis in the scientic discourse: An overview of good practices", Transatlantic Uncertainty Colloquium (TAUC) Washington, October 10–11
- ^ Saisana M., Saltelli A., Tarantola S. (2005) "Uncertainty and Sensitivity analysis techniques as tools for the quality assessment of composite indicators", Journal of the Royal Statistical Society, A, 168 (2), 307–323.
- ^ Fassò, Alessandro () "Sensitivity Analysis for Environmental Models and Monitoring Networks". Preprint
- ^ Kennedy, P. (2007). A guide to econometrics, Fifth edition. Blackwell Publishing.
- ^ Leamer, E. (1978). Specification Searches: Ad Hoc Inferences with Nonexperimental Data. John Wiley & Sons, Ltd, p. vi.
- ^ Rabitz, H., M. Kramer and D. Dacol (1983). Sensitivity analysis in chemical kinetics. Annual Review of Physical Chemistry, 34, 419–461.
- ^ Turanyi, T (1990). Sensitivity analysis of complex kinetic systems. Tools and applications. Journal of Mathematical Chemistry, 5, 203–248.
- ^ a ă Komorowski M, Costa MJ, Rand DA, Stumpf MPH (2011). Sensitivity, robustness, and identifiability in stochastic chemical kinetics models. Proc Natl Acad Sci U S A', 108(21), 8645-50.
- ^ clinicalevidence.bmj.com > Glossary > sensitivity analysis Retrieved on ngày 21 tháng 6 năm 2010
Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
- Cruz, J. B., editor, (1973) System Sensitivity Analysis, Dowden, Hutchinson & Ross, Stroudsburg, PA.
- Cruz, J. B. and Perkins, W.R., (1964), A New Approach to the Sensitivity Problem in Multivariable Feedback System Design, IEEE TAC, Vol. 9, 216-223.
- Fassò A. (2007) Statistical sensitivity analysis and water quality. In Wymer L. Ed, Statistical Framework for Water Quality Criteria and Monitoring. Wiley, New York.
- Fassò A., Esposito E., Porcu E., Reverberi A.P., Vegliò F. (2003) Statistical Sensitivity Analysis of Packed Column Reactors for Contaminated Wastewater. Environmetrics. Vol. 14, n.8, 743 - 759.
- Fassò A., Perri P.F. (2002) Sensitivity Analysis. In Abdel H. El-Shaarawi and Walter W. Piegorsch (eds) Encyclopedia of Environmetrics, Volume 4, pp 1968–1982, Wiley.
- Saltelli, A., S. Tarantola, and K. Chan (1999). Quantitative model-independent method for global sensitivity analysis of model output. Technometrics 41(1), 39–56.
- Santner, T. J.; Williams, B. J.; Notz, W.I. Design and Analysis of Computer Experiments; Springer-Verlag, 2003.
- Haug, Edward J.; Choi, Kyung K.; Komkov, Vadim (1986) Design sensitivity analysis of structural systems. Mathematics in Science and Engineering, 177. Academic Press, Inc., Orlando, FL.
- Taleb, N. N., (2007) The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable, Random House.
- Pilkey, O. H. and L. Pilkey-Jarvis (2007), Useless Arithmetic. Why Environmental Scientists Can't Predict the Future. New York: Columbia University Press.
Đọc thêm[sửa | sửa mã nguồn]
- International Journal of Chemical Kinetics - September 2008 - Special Issue on Sensitivity Analysis
- Reliability Engineering and System Safety (Volume 91, 2006) - special issue on sensitivity analysis
Liên kết ngoài[sửa | sửa mã nguồn]
- Seventh Summer School on Sensitivity Analysis, Ispra, (ITALY) 3–ngày 6 tháng 7 năm 2012
- Sixth International Conference on Sensitivity Analysis of Model Output, Bocconi University, Milan (ITALY), 19–ngày 22 tháng 7 năm 2010
- web-page on Sensitivity analysis - (Joint Research Centre of the European Commission)
- SimLab, the free software for global sensitivity analysis of the Joint Research Centre

markdown:
# Phân tích độ nhạy
**Phân tích độ nhạy (SA)** là việc nghiên cứu như thế nào không chắc chắn trong đầu ra của một mô hình (số hay cách khác) có thể được phân bổ cho các nguồn khác nhau của sự không chắc chắn trong mô hình đầu vào. Một thực tế liên quan là [[phân tích không chắc chắn trong đó tập trung nhiều hơn vào định lượng không chắc chắn về sản lượng mô hình. Lý tưởng nhất, không chắc chắn và phân tích nhạy cảm nên được chạy song song. [1]
Trong không chắc chắn điều khoản nói chung và phân tích độ nhạy điều tra sự vững mạnh của một nghiên cứu khi nghiên cứu bao gồm một số hình thức [[mô hình thống kê. Phân tích độ nhạy có thể hữu ích để lập mô hình máy tính cho một loạt các mục đích,
bao gồm: [2]
- Hỗ trợ ra quyết định hoặc phát triển các khuyến nghị cho các nhà sản xuất quyết định (ví dụ như kiểm tra sự vững mạnh của kết quả);
- Tăng cường thông tin liên lạc từ nhà mô hình cho các nhà sản xuất quyết định (ví dụ bằng cách đưa ra các khuyến nghị đáng tin cậy hơn, dễ hiểu, hấp dẫn, thuyết phục);
- Tăng cường sự hiểu biết hoặc định lượng của hệ thống (ví dụ như sự hiểu biết mối quan hệ giữa các biến số đầu vào và đầu ra);
- Mô hình phát triển (ví dụ như tìm kiếm các lỗi trong mô hình).
Hãy để chúng tôi đưa ra một ví dụ: trong bất kỳ quá trình lập ngân sách luôn có những biến không chắc chắn. Mức thuế suất trong tương lai, lãi suất, tỷ lệ lạm phát, số lượng nhân viên, chi phí hoạt động và các biến khác có thể không được biết đến với độ chính xác tuyệt vời. Độ nhạy phân tích trả lời câu hỏi, "nếu các biến này đi chệch từ kỳ vọng, những gì các hiệu ứng sẽ là (kinh doanh, hệ thống, mô hình, hoặc bất cứ điều gì đang được phân tích)?"
## Mục lục
## Tổng quan[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=1)] **Vấn đề** gặp nhau trong lĩnh vực khoa học xã hội, kinh tế, tự nhiên có thể dẫn đến việc sử dụng các mô hình máy tính, mà nói chung không cho vay mình một sự hiểu biết đơn giản của mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào (những gì đi vào mô hình) và đầu ra (phụ thuộc vào mô hình của các biến). Đánh giá cao như vậy, tức là sự hiểu biết về mô hình hoạt động đáp ứng với những thay đổi trong đầu vào của nó, được tầm quan trọng cơ bản để đảm bảo sử dụng đúng các mô hình. [Mô hình máy tính](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_m%C3%A1y_t%C3%ADnh&action=edit&redlink=1) được xác định bởi một loạt các [phương trình](/wiki/Ph%C6%B0%C6%A1ng_tr%C3%ACnh), yếu tố đầu vào, các thông số, và các biến nhằm mục đích mô tả các quá trình đang được điều tra.
Đầu vào là nhiều nguồn của sự không chắc chắn bao gồm cả lỗi của
[đo lường](/wiki/%C4%90o_l%C6%B0%E1%BB%9Dng), sự vắng mặt của thông tin và sự thiếu hiểu biết hoặc một phần của các lực lượng và cơ chế lái xe. Không chắc chắn này áp đặt một giới hạn về sự tự tin của chúng tôi trong các phản ứng hoặc đầu ra của mô hình. Hơn nữa, các mô hình có thể phải đối phó với biến đổi bản chất tự nhiên của hệ thống, chẳng hạn như sự xuất hiện của sự kiện [ngẫu nhiên](/wiki/Ng%E1%BA%ABu_nhi%C3%AAn).
Thực hành mô hình tốt yêu cầu cung cấp một đánh giá rằng mô hình của sự tự tin trong mô hình, có thể đánh giá những điều không chắc chắn liên quan đến quá trình mô hình hóa và với kết quả của mô hình chính nó. [[Không chắc chắn và độ nhạy Phân tích cung cấp các công cụ giá trị đặc trưng cho sự không chắc chắn liên quan với một mô hình.
[Phân tích không chắc chắn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_kh%C3%B4ng_ch%E1%BA%AFc_ch%E1%BA%AFn&action=edit&redlink=1) (UA) định lượng không chắc chắn trong các kết quả của một mô hình. Phân tích độ nhạy cảm có vai trò bổ sung đặt hàng bởi tầm quan trọng của sức mạnh và sự liên quan của các yếu tố đầu vào trong việc xác định sự thay đổi ở đầu ra. [[1]](#cite_note-Primer-1)
Trong các mô hình liên quan đến nhiều phân tích độ nhạy cảm biến đầu vào là một thành phần thiết yếu của xây dựng mô hình và đảm bảo chất lượng. Cơ quan quốc gia và quốc tế tham gia trong các nghiên cứu đánh giá tác động bao gồm phần dành để phân tích độ nhạy trong hướng dẫn của họ. Ví dụ như
[Ủy ban Châu Âu](/wiki/%E1%BB%A6y_ban_ch%C3%A2u_%C3%82u), [Văn phòng Quản lý và Ngân sách](/w/index.php?title=V%C4%83n_ph%C3%B2ng_Qu%E1%BA%A3n_l%C3%BD_v%C3%A0_Ng%C3%A2n_s%C3%A1ch&action=edit&redlink=1) Nhà Trắng, [ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu](/w/index.php?title=Ban_li%C3%AAn_ch%C3%ADnh_ph%E1%BB%A7_v%E1%BB%81_bi%E1%BA%BFn_%C4%91%E1%BB%95i_kh%C3%AD_h%E1%BA%ADu&action=edit&redlink=1) và [Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ](/w/index.php?title=C%C6%A1_quan_B%E1%BA%A3o_v%E1%BB%87_M%C3%B4i_tr%C6%B0%E1%BB%9Dng_Hoa_K%E1%BB%B3&action=edit&redlink=1).
Đôi khi một phân tích độ nhạy có thể tiết lộ những hiểu biết đáng ngạc nhiên về các chủ đề quan tâm. Ví dụ, lĩnh vực của
[ra quyết định đa tiêu chí](/w/index.php?title=Ra_quy%E1%BA%BFt_%C4%91%E1%BB%8Bnh_%C4%91a_ti%C3%AAu_ch%C3%AD&action=edit&redlink=1) (MCDM) nghiên cứu (trong số các chủ đề khác) vấn đề làm thế nào để lựa chọn thay thế tốt nhất trong số một số lựa chọn thay thế cạnh tranh. Đây là một nhiệm vụ quan trọng trong [ra quyết định](/w/index.php?title=Ra_quy%E1%BA%BFt_%C4%91%E1%BB%8Bnh&action=edit&redlink=1). Trong bối cảnh như vậy, thay thế từng được mô tả trong điều khoản của một tập hợp các chỉ tiêu đánh giá. Các tiêu chí này được kết hợp với trọng lượng quan trọng. Trực giác, người ta có thể nghĩ rằng lớn hơn trọng lượng cho tiêu chí quan trọng hơn mà tiêu chí cần có. Tuy nhiên, điều này có thể không phải là trường hợp. Điều quan trọng là để phân biệt khái niệm "tới hạn" với tầm quan trọng "" By "quan trọng.", Chúng tôi có nghĩa là một tiêu chí với sự thay đổi nhỏ (như là một tỷ lệ phần trăm) trọng lượng của nó, có thể gây ra một thay đổi đáng kể của giải pháp cuối cùng. Đó là tiêu chí có thể với trọng lượng khá nhỏ tầm quan trọng (ví dụ, những người mà không phải là rất quan trọng trong đó tôn trọng) là quan trọng hơn trong một tình huống nhất định hơn so với người có trọng lượng lớn hơn. [[3]](#cite_note-SENSITIVITY-3) Đó là, một phân tích độ nhạy có thể làm sáng tỏ các vấn đề không dự đoán vào đầu của một nghiên cứu. Điều này, đến lượt nó, có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các nghiên cứu ban đầu và hỗ trợ trong việc thực hiện thành công của giải pháp cuối cùng. [4]
## Phương pháp luận[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=2) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=2)] [Tập tin:Scatter plots for sensitivity analysis bis.jpg](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:T%E1%BA%A3i_l%C3%AAn&wpDestFile=Scatter_plots_for_sensitivity_analysis_bis.jpg) *Y*(vertical axis) is a function of four factors. The points in the four scatterplots are always the same though sorted differently, i.e. by *Z* 1, *Z* 2, *Z* 3, *Z* 4in turn. Note that the abscissa is different for each plot: (−5, +5) for *Z* 1, (−8, +8) for *Z* 2, (−10, +10) for *Z* 3and *Z* 4. *Z* 4is most important in influencing *Y*as it imparts more 'shape' on *Y*.
Có một số thủ tục có thể thực hiện sự không chắc chắn (UA) và phân tích độ nhạy (SA). Các lớp học quan trọng của phương pháp là:
- Các phương pháp địa phương, chẳng hạn như phái sinh đơn giản của đầu ra
with respect to an input factor
:
,
where the subscript
chỉ ra rằng phái sinh được thực hiện tại một số điểm cố định trong không gian của đầu vào (vì thế các địa phương trong tên của lớp). liên hợp mô hình
[[5]](#cite_note-5) and Automated Differentiation [6] là phương pháp trong lớp này. [[7]](#cite_note-7)
- A
[sampling](/w/index.php?title=Sampling_(statistics)&action=edit&redlink=1) -based sensitivity là một trong đó mô hình được thực hiện liên tục kết hợp các giá trị lấy mẫu từ các phân bố xác suất | phân phối]] (giả định được biết đến) của các yếu tố đầu vào. Một khi mẫu được tạo ra, một số chiến lược (bao gồm cả đầu vào-đầu ra scatterplots đơn giản) có thể được sử dụng để lấy được các biện pháp nhạy cảm cho các yếu tố. [[8]](#cite_note-8)
- Phương pháp dựa trên giả lập (ví dụ: Bayesian
). With these methods the value of the output [[9]](#cite_note-9)
, or directly the value of the sensitivity measure of a factor
, được xử lý như một quá trình ngẫu nhiên và ước tính từ dữ liệu máy tính tạo ra điểm. Điều này rất hữu ích khi các chương trình máy tính mô tả các mô hình là đắt tiền để chạy.
- Các phương pháp sàng lọc. Đây là một ví dụ cụ thể của mẫu phương pháp dựa trên. Mục tiêu ở đây là ước tính một vài yếu tố hoạt động trong các mô hình với nhiều yếu tố. Một trong những phương pháp sàng lọc được sử dụng phổ biến nhất là
[tiểu tác dụng phương pháp](/w/index.php?title=Ph%C6%B0%C6%A1ng_ph%C3%A1p_%E1%BA%A3nh_h%C6%B0%E1%BB%9Fng_ti%E1%BB%83u&action=edit&redlink=1). [[10]](#cite_note-10) [[11]](#cite_note-11)
- Variance based methods.
[[12]](#cite_note-12) [[13]](#cite_note-13) Here the unconditional variance [[14]](#cite_note-14)
of
được phân hủy thành các điều kiện do các yếu tố cá nhân cộng với các điều khoản do tương tác giữa các yếu tố. Phân tách sai hoàn toàn chỉ có ý nghĩa khi các yếu tố đầu vào là độc lập với nhau.
[[15]](#cite_note-15)
- High Dimensional Model Representations (HDMR).
[[16]](#cite_note-16) The term is due to H. Rabitz [[17]](#cite_note-17) and include as a particular case the variance based methods. In HDMR the output [[18]](#cite_note-18)
is expressed as a linear combination of terms of increasing dimensionality.
- Methods based on Monte Carlo filtering.
[[19]](#cite_note-19) Đây cũng là lấy mẫu dựa trên mục tiêu ở đây là để xác định các vùng trong không gian của các yếu tố đầu vào tương ứng với giá trị cụ thể (ví dụ như cao hoặc thấp) của đầu ra. [[20]](#cite_note-20) [Tập tin:Sensitivity scheme.jpg](/w/index.php?title=%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:T%E1%BA%A3i_l%C3%AAn&wpDestFile=Sensitivity_scheme.jpg)
Thường (ví dụ như dựa trên phương pháp lấy mẫu) UA và SA được thực hiện phối hợp thực hiện các mô hình liên tục cho sự kết hợp của các giá trị yếu tố lấy mẫu với một số phân phối xác suất. Các bước sau đây có thể được liệt kê:
- Xác định mục tiêu
[chức năng](/w/index.php?title=Function_(to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc)&action=edit&redlink=1)quan tâm.
- Đây là dễ dàng hơn để giao tiếp kết quả của một phân tích độ nhạy khi mục tiêu quan tâm có liên quan trực tiếp đến các vấn đề được giải quyết bằng các mô hình.
- Chỉ định một xác suất mật độ chức năng]] các yếu tố lựa chọn.
- Khi điều này liên quan đến việc gợi ra những ý kiến của các chuyên gia đây là một phần tiêu thụ đắt tiền và thời gian phân tích.
- Tạo ra một [[ma trận (toán học)| ma trận đầu vào với phân phối (s) thông qua một thiết kế phù hợp.
- Trong
[thử nghiệm thiết kế](/w/index.php?title=Th%E1%BB%AD_nghi%E1%BB%87m_thi%E1%BA%BFt_k%E1%BA%BF&action=edit&redlink=1), một thiết kế tốt cho các thí nghiệm số nên cung cấp cho tối đa các hiệu ứng với tối thiểu các điểm tính toán. [[21]](#cite_note-21)
- Trong
- Đánh giá các mô hình và tính toán phân phối của chức năng mục tiêu.
- Đây là bước thời gian máy tính chuyên sâu.
- Chọn một phương pháp để đánh giá ảnh hưởng, tầm quan trọng tương đối của mỗi yếu tố đầu vào trên các chức năng mục tiêu.
- Điều này phụ thuộc vào mục đích phân tích, ví dụ như đơn giản hóa mô hình, yếu tố ưu tiên, giảm sự không chắc chắn,....
### Assumptions vs. inferences[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=3) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=3)]
Trong không chắc chắn và phân tích độ nhạy có là một thương mại quan trọng giữa nhà phân tích tỉ mỉ như thế nào là khám phá đầu vào
[giả định](/w/index.php?title=Gi%E1%BA%A3_%C4%91%E1%BB%8Bnh&action=edit&redlink=1) và làm thế nào rộng các kết quả [suy luận](/wiki/L%E1%BA%ADp_lu%E1%BA%ADn) có thể là. Điểm cũng được minh họa bởi econometrician Edward E. Leamer (1990) : [22]
Tôi đã đề xuất một hình thức tổ chức phân tích độ nhạy mà tôi gọi là "phân tích toàn cầu nhạy cảm 'trong một khu phố của các giả định thay thế được lựa chọn và được xác định khoảng thời gian tương ứng của suy luận. Kết luận được đánh giá là mạnh mẽ, chỉ khi khu phố của các giả định là đủ rộng để được đáng tin cậy và khoảng thời gian tương ứng của kết luận là thu hẹp, đủ để có ích.
Lưu ý Leamer của sự nhấn mạnh về sự cần thiết cho sự tín nhiệm 'trong việc lựa chọn các giả định. Cách dễ nhất để làm mất hiệu lực một mô hình là để chứng minh rằng nó là mong manh đối với sự không chắc chắn trong các giả định hoặc để cho thấy rằng giả định của nó đã không được thực hiện "đủ rộng. Cùng một khái niệm được thể hiện bởi Jerome R. Ravetz, mà mô hình xấu là khi không chắc chắn "trong đầu vào phải được ngăn chặn vì sợ rằng kết quả đầu ra trở thành không xác định.
[[23]](#cite_note-23)
### Các lỗi[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=4) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=4)]
Trong một phân tích độ nhạy, Sai lầm loại I được đánh giá là một yếu tố không quan trọng quan trọng và một lỗi Type II được đánh giá là yếu tố quan trọng không quan trọng. Một lỗi Loại III tương ứng với phân tích các vấn đề sai, ví dụ như thông qua một đặc điểm kỹ thuật không chính xác của những điều không chắc chắn đầu vào. Cạm bẫy có thể có trong một phân tích độ nhạy là:
- Mục đích của phân tích không rõ ràng. Kiểm tra thống kê khác nhau và các biện pháp được áp dụng cho vấn đề này và các bảng xếp hạng yếu tố khác nhau thu được. Kiểm tra thay vào đó nên được thay đổi để nhằm mục đích phân tích, ví dụ như ai sử dụng lọc Monte Carlo nếu được quan tâm, trong đó yếu tố chịu trách nhiệm để tạo ra giá trị cao/thấp của đầu ra.
- Kết quả đầu ra quá nhiều mô hình được xem xét. Điều này có thể được chấp nhận để đảm bảo chất lượng của mô hình phụ nhưng nên tránh khi trình bày kết quả của phân tích tổng thể.
- Piecewise nhạy cảm. Điều này là khi thực hiện phân tích độ nhạy trên mô hình tiểu tại một thời điểm. Cách tiếp cận này là không thận trọng vì nó có thể bỏ qua sự tương tác giữa các yếu tố phụ khác nhau, mô hình (lỗi Type II).
### Về OAT[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=5) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=5)]
Trong phân tích độ nhạy một tiếp cận chung là sự thay đổi mỗi-lần-một-nhân-tố (
[OFAT](/w/index.php?title=OFAT&action=edit&redlink=1) hay OAT), để xem thủ tục này gây ảnh hưởng cho đầu ra như thế nào. [[24]](#cite_note-24) [[25]](#cite_note-25) [[26]](#cite_note-26) [[27]](#cite_note-27) OAT customarily involves: [28]
- Di chuyển mỗi lần một yếu tố và
- Trở lại điểm trung tâm/cơ sở sau mỗi di chuyển.
Điều này xuất hiện một cách tiếp cận hợp lý như bất kỳ thay đổi quan sát thấy ở đầu ra rõ ràng là do yếu tố duy nhất thay đổi. Hơn nữa bằng cách thay đổi một yếu tố tại một thời điểm, người ta có thể giữ tất cả các yếu tố khác cố định giá trị trung tâm hoặc cơ sở của chúng. Điều này làm tăng so sánh các kết quả (tất cả các hiệu ứng được tính toán với các tham chiếu đến cùng một điểm trung tâm trong không gian) và giảm thiểu nguy cơ bị treo chương trình máy tính, nhiều khả năng một số yếu tố đầu vào thay đổi cùng một lúc. "OAT thường được ưa thích bởi các nhà mô hình vì lý do thực tế. Trong trường hợp mô hình theo phân tích OAT thất bại người lập mô hình ngay lập tức biết đó là yếu tố đầu vào chịu trách nhiệm cho thất bại."
Mặc dù nó đơn giản, phương pháp này là không khám phá không gian của các yếu tố và không đưa vào tài khoản sự thay đổi đồng thời của chúng. Điều này có nghĩa rằng cách tiếp cận OAT không thể phát hiện sự hiện diện của tương tác giữa các yếu tố đầu vào. [29] [[30]](#cite_note-30)
## Các khái niệm liên quan[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=6) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=6)]
Trong khi phân tích không chắc chắn nghiên cứu
[không chắc chắn](/w/index.php?title=Kh%C3%B4ng_ch%E1%BA%AFc_ch%E1%BA%AFn&action=edit&redlink=1) tổng thể trong kết luận của nghiên cứu, phân tích độ nhạy cố gắng xác định nguồn gốc của trọng lượng không chắc chắn nhiều hơn vào kết luận của nghiên cứu. Ví dụ, một số hướng dẫn cho mô hình [(see e.g. one from the US EPA)](http://www.epa.gov/CREM/library/cred_guidance_0309.pdf) or for [impact assessment](/w/index.php?title=Impact_assessment&action=edit&redlink=1) [(see one from the European Commission)](http://ec.europa.eu/governance/impact/commission_guidelines/docs/iag_2009_en.pdf) prescribe sensitivity analysis as a tool to ensure the quality of the modelling/assessment.
Cài đặt vấn đề trong phân tích độ nhạy có điểm tương đồng mạnh mẽ với thiết kế của các thí nghiệm]]. Trong thiết kế của các thí nghiệm nghiên cứu tác dụng của một số quá trình hoặc can thiệp ('điều trị') trên một số đối tượng ('đơn vị thử nghiệm'). Trong phân tích độ nhạy một nhìn vào tác động của thay đổi các yếu tố đầu vào của một mô hình toán học trên đầu ra của mô hình chính nó. Trong cả hai ngành, người ta phấn đấu để có được thông tin từ hệ thống với tối thiểu các thí nghiệm vật lý hoặc số.
## Các ứng dụng[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=7) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=7)]
Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng
- Để đơn giản hóa các mô hình
- Để điều tra sự vững mạnh của các mô hình dự đoán
- Để chơi những gì nếu phân tích khám phá tác động của các giả định đầu vào và các kịch bản khác nhau
- Là một yếu tố đảm bảo chất lượng (yếu tố nhạy cảm bất ngờ có thể được liên kết để mã hóa các lỗi hoặc misspecifications).
Nó cung cấp thông tin cũng như trên:
- Các yếu tố chủ yếu góp phần để các đầu ra biến đổi
- Các khu vực trong không gian của các yếu tố đầu vào đầu ra mô hình hoặc tối đa hoặc tối thiểu hoặc trong giới hạn được xác định trước (xem lọc Monte Carlo ở trên)
[Tối ưu hóa (toán học)](/wiki/T%E1%BB%91i_%C6%B0u_h%C3%B3a_(to%C3%A1n_h%E1%BB%8Dc))tối ưu hoặc không ổn định khu vực trong phạm vi không gian của các yếu tố sử dụng trong một tiếp theo [chuẩn](/w/index.php?title=Chu%E1%BA%A9n&action=edit&redlink=1)nghiên cứu
- [[Tương tác (thống kê)| Tương tác giữa các yếu tố
Phân tích độ nhạy cảm là phổ biến trong vật lý và hóa học,
trong ứng dụng [31] [tài chính](/wiki/T%C3%A0i_ch%C3%ADnh), phân tích rủi ro, [xử lý tín hiệu](/w/index.php?title=X%E1%BB%AD_l%C3%BD_t%C3%ADn_hi%E1%BB%87u&action=edit&redlink=1), [thần kinh mạng lưới](/w/index.php?title=Th%E1%BA%A7n_kinh_m%E1%BA%A1ng_l%C6%B0%E1%BB%9Bi&action=edit&redlink=1)và bất kỳ khu vực nơi các mô hình được phát triển. Phân tích độ nhạy cũng có thể được sử dụng trong mô hình dựa trên [chính sách đánh giá nghiên cứu](/w/index.php?title=Ch%C3%ADnh_s%C3%A1ch_%C4%91%C3%A1nh_gi%C3%A1_nghi%C3%AAn_c%E1%BB%A9u&action=edit&redlink=1). Sensitivity analysis can be used to assess the robustness of [[32]](#cite_note-32) [composite indicators](/w/index.php?title=Composite_indicators&action=edit&redlink=1), also known as indices, such as the [[33]](#cite_note-33) [Environmental Performance Index](/w/index.php?title=Environmental_Performance_Index&action=edit&redlink=1).
### Môi trường[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=8) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=8)]
Mô hình máy tính về môi trường đang ngày càng được sử dụng trong nhiều nghiên cứu và ứng dụng. Ví dụ,
[mô hình khí hậu toàn cầu](/w/index.php?title=M%C3%B4_h%C3%ACnh_kh%C3%AD_h%E1%BA%ADu_to%C3%A0n_c%E1%BA%A7u&action=edit&redlink=1) được sử dụng cho cả [dự báo thời tiết](/wiki/D%E1%BB%B1_b%C3%A1o_th%E1%BB%9Di_ti%E1%BA%BFt) ngắn hạn và [biến đổi khí hậu](/wiki/Bi%E1%BA%BFn_%C4%91%E1%BB%95i_kh%C3%AD_h%E1%BA%ADu) dài hạn.
Hơn nữa, các mô hình máy tính đang ngày càng được sử dụng cho môi trường ra quyết định ở quy mô địa phương, ví dụ như để đánh giá tác động của nhà máy xử lý nước thải trên một dòng sông, hoặc để đánh giá hành vi và chiều dài cuộc sống của sinh bộ lọc đối với nước thải bị ô nhiễm.
Trong cả hai trường hợp phân tích độ nhạy có thể giúp đỡ để hiểu sự đóng góp của các nguồn khác nhau của sự không chắc chắn sự không chắc chắn đầu ra mô hình và hiệu năng hệ thống nói chung. Trong những trường hợp này, tùy thuộc vào mô hình phức tạp, chiến lược lấy mẫu khác nhau có thể là chỉ số nhạy cảm nên truyền thống và có thể được tổng quát để trang trải nhiều biến phân tích độ nhạy]],
[[34]](#cite_note-34) [heteroskedastic](/w/index.php?title=Heteroskedastic&action=edit&redlink=1) effects and correlated inputs.
### Kinh doanh[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=9) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=9)]
Trong một vấn đề quyết định, các nhà phân tích có thể muốn xác định các trình điều khiển chi phí cũng như số lượng khác mà chúng ta cần phải tiếp thu kiến thức tốt hơn để ra một quyết định. Mặt khác, một số lượng không ảnh hưởng đến các dự đoán, để chúng ta có thể tiết kiệm tài nguyên tại mà không làm giảm độ chính xác bằng cách thư giãn một số điều kiện.
[Tài chính doanh nghiệp: xác định số lượng không chắc chắn](/w/index.php?title=C%C3%B4ng_ty_t%C3%A0i_ch%C3%ADnh_kh%C3%B4ng_ch%E1%BA%AFc_ch%E1%BA%AFn&action=edit&redlink=1). Phân tích độ nhạy có thể giúp đỡ trong một loạt các trường hợp khác mà có thể được xử lý bởi các thiết lập được minh họa dưới đây:
- Để xác định các giả định quan trọng hoặc so sánh cấu trúc mô hình thay thế
- Hướng dẫn các bộ sưu tập dữ liệu trong tương lai
- Phát hiện các tiêu chí quan trọng
- Tối ưu hóa khả năng chịu đựng của các bộ phận sản xuất trong điều kiện không chắc chắn trong các tham số
- Tối ưu hóa nguồn lực phân bổ
- Mô hình đơn giản hóa hoặc mô hình gộp.
Tuy nhiên cũng có một số vấn đề liên quan đến phân tích nhạy cảm trong bối cảnh kinh doanh:
- Các biến thường phụ thuộc lẫn nhau, mà làm cho kiểm tra mỗi cá nhân không thực tế, ví dụ như: thay đổi một trong những yếu tố như khối lượng bán hàng, rất có thể sẽ ảnh hưởng đến các yếu tố khác như giá bán.
- Thường thì các giả định phân tích được thực hiện bằng cách sử dụng các kinh nghiệm quá khứ/dữ liệu mà có thể không tổ chức trong tương lai.
- Phân công một giá trị (hoặc lạc quan và bi quan) tối đa và tối thiểu là mở để giải thích chủ quan. Ví dụ 'lạc quan' một người dự báo có thể là bảo thủ hơn so với một người khác thực hiện một phần khác nhau của phân tích. Điều này sắp xếp của tính chủ quan bất lợi có thể ảnh hưởng đến tính chính xác, khách quan tổng thể của phân tích.
Trong kinh tế hiện đại, sử dụng phân tích độ nhạy để dự đoán những lời chỉ trích là chủ đề của một trong các điều răn mười ứng dụng kinh tế (từ Kennedy, năm 2007
): [35]
Ngươi phải thú nhận trong sự hiện diện của nhạy cảm. Hệ luỵ: Ngươi phải lường trước những lời chỉ trích [· · · Khi báo cáo phân tích độ nhạy, các nhà nghiên cứu cần giải thích đầy đủ đặc điểm kỹ thuật tìm kiếm của họ để người đọc có thể tự đánh giá cho kết quả có thể đã bị ảnh hưởng. Điều này về cơ bản là một 'sự trung thực là phương pháp tiếp cận chính sách tốt nhất, ủng hộ của các Leamer, (1978
). [[36]]
### Động học phản ứng[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=10) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=10)]
Với sự tích lũy kiến thức về các cơ chế động học được điều tra và trước sức mạnh của công nghệ máy tính hiện đại, chi tiết mô hình động học phức tạp đang ngày càng được sử dụng như một công cụ dự báo và hỗ trợ cho sự hiểu biết các hiện tượng cơ bản. Một mô hình động học thường được mô tả bởi một tập hợp các phương trình vi phân biểu diễn mối quan hệ theo thời gian. Phân tích độ nhạy đã được chứng minh là một công cụ mạnh mẽ để điều tra một mô hình động học phức tạp.
[[37]](#cite_note-37) [[38]](#cite_note-38) [[39]](#cite_note-SRI-39)
Các thông số động học thường xuyên được xác định từ dữ liệu thực nghiệm thông qua dự toán phi tuyến. Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng
[tối ưu thiết kế thử nghiệm](/w/index.php?title=T%E1%BB%91i_%C6%B0u_thi%E1%BA%BFt_k%E1%BA%BF_th%E1%BB%AD_nghi%E1%BB%87m&action=edit&redlink=1), ví dụ như xác định điều kiện ban đầu, vị trí, đo lường, và thời gian lấy mẫu, để tạo ra dữ liệu thông tin đó rất quan trọng đến độ chính xác dự toán. Một số lượng lớn các thông số trong một mô hình phức tạp có thể là ứng cử viên cho dự toán nhưng không phải tất cả là tôn kính. Phân tích độ nhạy có thể được sử dụng để xác định các thông số ảnh hưởng có thể được xác định từ dữ liệu có sẵn trong khi sàng lọc ra những người không quan trọng. Phân tích độ nhạy cảm cũng có thể được sử dụng để xác định các loài dự phòng và phản ứng cho phép giảm mô hình. [39]
### Trong phân tích meta[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=11) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=11)]
Trong một
[phân tích meta](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_meta&action=edit&redlink=1), độ nhạy kiểm tra phân tích nếu kết quả là nhạy cảm với hạn chế về các dữ liệu bao gồm. Ví dụ thường gặp là những thử nghiệm lớn, thử nghiệm chất lượng cao hơn, và các thử nghiệm gần đây chỉ. Nếu kết quả phù hợp cung cấp bằng chứng mạnh mẽ hơn về hiệu quả và khái quát. [[40]](#cite_note-40)
## Xem thêm[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=12) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=12)] [Thử nghiệm phân tích không chắc chắn](/w/index.php?title=Th%E1%BB%AD_nghi%E1%BB%87m_ph%C3%A2n_t%C3%ADch_kh%C3%B4ng_ch%E1%BA%AFc_ch%E1%BA%AFn&action=edit&redlink=1) [Fourier biên độ nhạy cảm thử nghiệm](/w/index.php?title=Fourier_bi%C3%AAn_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y_c%E1%BA%A3m_th%E1%BB%AD_nghi%E1%BB%87m&action=edit&redlink=1) [Thông tin-lý thuyết quyết định khoảng cách](/w/index.php?title=Th%C3%B4ng_tin-l%C3%BD_thuy%E1%BA%BFt_quy%E1%BA%BFt_%C4%91%E1%BB%8Bnh_kho%E1%BA%A3ng_c%C3%A1ch&action=edit&redlink=1) [Perturbation phân tích](/w/index.php?title=Perturbation_ph%C3%A2n_t%C3%ADch&action=edit&redlink=1) [Xác suất thiết kế](/w/index.php?title=X%C3%A1c_su%E1%BA%A5t_thi%E1%BA%BFt_k%E1%BA%BF&action=edit&redlink=1) [Giới hạn phân tích xác suất](/w/index.php?title=Gi%E1%BB%9Bi_h%E1%BA%A1n_ph%C3%A2n_t%C3%ADch_x%C3%A1c_su%E1%BA%A5t&action=edit&redlink=1) [Tăng sức mạnh](/w/index.php?title=T%C4%83ng_s%E1%BB%A9c_m%E1%BA%A1nh&action=edit&redlink=1) [Trung Hoa Dân Quốc đường cong](/w/index.php?title=Trung_Hoa_D%C3%A2n_Qu%E1%BB%91c_%C4%91%C6%B0%E1%BB%9Dng_cong&action=edit&redlink=1) [Interval FEM](/w/index.php?title=Interval_FEM&action=edit&redlink=1) [Morris phương pháp](/w/index.php?title=Morris_ph%C6%B0%C6%A1ng_ph%C3%A1p&action=edit&redlink=1)
## Chú thích[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=13) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=13)]
- ^
**a** [Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D. Saisana, M., and Tarantola, S., 2008,](#cite_ref-Primer_1-1) **ă** *Global Sensitivity Analysis. The Primer*, John Wiley & Sons. **Pannell, D.J. (1997). Sensitivity analysis of normative economic models: Theoretical framework and practical strategies,** [^](#cite_ref-Examples_2-0) *Agricultural Economics*16: 139-152. [[1]](http://cyllene.uwa.edu.au/~dpannell/dpap971f.htm) **Triantaphyllou, E.; A. Sanchez (1997).** [^](#cite_ref-SENSITIVITY_3-0) [“A Sensitivity Analysis Approach for Some Deterministic Multi-Criteria Decision-Making Methods”](http://www.csc.lsu.edu/trianta/Journal_PAPERS1/SENSIT1.htm). *Decision Sciences* **28**(1): 151–194. Truy cập ngày 28 tháng 6 năm 2010. **Triantaphyllou, E. (2000).** [^](#cite_ref-MCDM_4-0) [. Dordrecht, The Netherlands: Kluwer Academic Publishers (now Springer). tr. 320.](http://www.csc.lsu.edu/trianta/Books/DecisionMaking1/Book1.htm) *Multi-Criteria Decision Making: A Comparative Study* [ISBN](/wiki/ISBN) [0-7923-6607-7](/wiki/%C4%90%E1%BA%B7c_bi%E1%BB%87t:Ngu%E1%BB%93n_s%C3%A1ch/0-7923-6607-7). **Cacuci, Dan G.,** [^](#cite_ref-5) *Sensitivity and Uncertainty Analysis: Theory, Volume I*, Chapman & Hall. **Cacuci, Dan G., Mihaela Ionescu-Bujor, Michael Navon, 2005,** [^](#cite_ref-6) *Sensitivity And Uncertainty Analysis: Applications to Large-Scale Systems (Volume II)*, Chapman & Hall. **Grievank, A. (2000).** [^](#cite_ref-7) *Evaluating derivatives, Principles and techniques of algorithmic differentiation.*SIAM publisher. **J.C. Helton, J.D. Johnson, C.J. Salaberry, and C.B. Storlie, 2006, Survey of sampling based methods for uncertainty and sensitivity analysis.** [^](#cite_ref-8) *Reliability Engineering and System Safety*, **91**:1175–1209. **Oakley, J. and A. O'Hagan (2004). Probabilistic sensitivity analysis of complex models: a Bayesian approach.** [^](#cite_ref-9) *J. Royal Stat. Soc. B* **66, 751–769**. **Morris, M. D. (1991). Factorial sampling plans for preliminary computational experiments.** [^](#cite_ref-10) *Technometrics*, **33**, 161–174. **Campolongo, F., J. Cariboni, and A. Saltelli (2007). An effective screening design for sensitivity analysis of large models.** [^](#cite_ref-11) *Environmental Modelling and Software*, **22**, 1509–1518. **Sobol’, I. (1990). Sensitivity estimates for nonlinear mathematical models.** [^](#cite_ref-12) *Matematicheskoe Modelirovanie* **2**, 112–118. in Russian, translated in English in Sobol’, I. (1993). Sensitivity analysis for non-linear mathematical models. *Mathematical Modeling & Computational Experiment (Engl. Transl.)*, 1993, **1**, 407–414. **Homma, T. and A. Saltelli (1996). Importance measures in global sensitivity analysis of nonlinear models.** [^](#cite_ref-13) *Reliability Engineering and System Safety*, **52**, 1–17. **Saltelli, A., K. Chan, and M. Scott (Eds.) (2000).** [^](#cite_ref-14) *Sensitivity Analysis*. Wiley Series in Probability and Statistics. New York: John Wiley and Sons. **Saltelli, A. and S. Tarantola (2002). On the relative importance of input factors in mathematical models: safety assessment for nuclear waste disposal.** [^](#cite_ref-15) *Journal of American Statistical Association*, **97**, 702–709. **Li, G., J. Hu, S.-W. Wang, P. Georgopoulos, J. Schoendorf, and H. Rabitz (2006). Random Sampling-High Dimensional Model Representation (RS-HDMR) and orthogonality of its different order component functions.** [^](#cite_ref-16) *Journal of Physical Chemistry A* **110**, 2474–2485. **Li, G., W. S. W., and R. H. (2002). Practical approaches to construct RS-HDMR component functions.** [^](#cite_ref-17) *Journal of Physical Chemistry* **106**, 8721{8733. **Rabitz, H. (1989). System analysis at molecular scale.** [^](#cite_ref-18) *Science*, **246**, 221–226. **Hornberger, G. and R. Spear (1981). An approach to the preliminary analysis of environmental systems.** [^](#cite_ref-19) *Journal of Environmental Management* **7**, 7–18. **Saltelli, A., S. Tarantola, F. Campolongo, and M. Ratto (2004).** [^](#cite_ref-20) *Sensitivity Analysis in Practice: A Guide to Assessing Scientific Models*. John Wiley and Sons. **Sacks, J., W. J. Welch, T. J. Mitchell, and H. P. Wynn (1989). Design and analysis of computer experiments.** [^](#cite_ref-21) *Statistical Science* **4**, 409–435. **Leamer, E., (1990) Let's take the con out of econometrics, and Sensitivity analysis would help. In C. Granger (ed.), Modelling Economic Series. Oxford: Clarendon Press 1990.** [^](#cite_ref-22) **Ravetz, J.R., 2007,** [^](#cite_ref-23) *No-Nonsense Guide to Science*, New Internationalist Publications Ltd. **J. Campbell, et al., Science 322, 1085 (2008)** [^](#cite_ref-24) **R. Bailis, M. Ezzati, D. Kammen, Science 308, 98 (2005)** [^](#cite_ref-25) **E. Stites, P. Trampont, Z. Ma, K. Ravichandran, Science 318, 463 (2007)** [^](#cite_ref-26) **J. Murphy, et al., Nature 430, 768-772 (2004)** [^](#cite_ref-27) **J. Coggan, et al., Science 309, 446 (2005)** [^](#cite_ref-28) **Saltelli, A., Annoni, P., 2010, How to avoid a perfunctory sensitivity analysis,** [^](#cite_ref-OAT_29-0) *Environmental Modeling and Software* **25**, 1508-1517. [^](#cite_ref-30) [Czitrom (1999) "One-Factor-at-a-Time Versus Designed Experiments", American Statistician, 53, 2.](http://www.questia.com/googleScholar.qst?docId=5001888588) **Saltelli, A., M. Ratto, S. Tarantola and F. Campolongo (2005) Sensitivity Analysis for Chemical Models,** [^](#cite_ref-31) *Chemical Reviews*, 105(7) pp 2811–2828. **Saltelli, Andrea (2006)** [^](#cite_ref-32) ["The critique of modelling and sensitivity analysis in the scientic discourse: An overview of good practices"](http://www.modeling.uga.edu/tauc/background_material/Washington-Main.pdf), Transatlantic Uncertainty Colloquium (TAUC) Washington, October 10–11 **Saisana M., Saltelli A., Tarantola S. (2005) "Uncertainty and Sensitivity analysis techniques as tools for the quality assessment of composite indicators",** [^](#cite_ref-33) *,* [Journal of the Royal Statistical Society](/w/index.php?title=Journal_of_the_Royal_Statistical_Society&action=edit&redlink=1), A **168**(2), 307–323. **Fassò, Alessandro ()** [^](#cite_ref-34) ["Sensitivity Analysis for Environmental Models and Monitoring Networks"](http://www.iemss.org/iemss2006/papers/s7/268_Fasso_0.pdf). Preprint **Kennedy, P. (2007).** [^](#cite_ref-35) *A guide to econometrics*, Fifth edition. Blackwell Publishing. **Leamer, E. (1978).** [^](#cite_ref-36) *Specification Searches: Ad Hoc Inferences with Nonexperimental Data*. John Wiley & Sons, Ltd, p. vi. **Rabitz, H., M. Kramer and D. Dacol (1983). Sensitivity analysis in chemical kinetics.** [^](#cite_ref-37) *Annual Review of Physical Chemistry*, **34**, 419–461. **Turanyi, T (1990). Sensitivity analysis of complex kinetic systems. Tools and applications.** [^](#cite_ref-38) *Journal of Mathematical Chemistry*, **5**, 203–248.
- ^
**a** [Komorowski M, Costa MJ, Rand DA, Stumpf MPH (2011). Sensitivity, robustness, and identifiability in stochastic chemical kinetics models.](#cite_ref-SRI_39-1) **ă** *Proc Natl Acad Sci U S A',* **108(21)**, 8645-50. [^](#cite_ref-40) [clinicalevidence.bmj.com > Glossary > sensitivity analysis](http://clinicalevidence.bmj.com/ceweb/resources/glossary.jsp)Retrieved on ngày 21 tháng 6 năm 2010
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=14) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=14)]
- Cruz, J. B., editor, (1973) System Sensitivity Analysis, Dowden, Hutchinson & Ross, Stroudsburg, PA.
- Cruz, J. B. and Perkins, W.R., (1964), A New Approach to the Sensitivity Problem in Multivariable Feedback System Design, IEEE TAC, Vol. 9, 216-223.
- Fassò A. (2007) Statistical sensitivity analysis and water quality. In Wymer L. Ed,
*Statistical Framework for Water Quality Criteria and Monitoring*. Wiley, New York.
- Fassò A., Esposito E., Porcu E., Reverberi A.P., Vegliò F. (2003) Statistical Sensitivity Analysis of Packed Column Reactors for Contaminated Wastewater.
*Environmetrics*. Vol. 14, n.8, 743 - 759.
- Fassò A., Perri P.F. (2002) Sensitivity Analysis. In Abdel H. El-Shaarawi and Walter W. Piegorsch (eds)
*Encyclopedia of Environmetrics*, Volume 4, pp 1968–1982, Wiley.
- Saltelli, A., S. Tarantola, and K. Chan (1999). Quantitative model-independent method for global sensitivity analysis of model output.
*Technometrics* **41**(1), 39–56.
- Santner, T. J.; Williams, B. J.; Notz, W.I.
*Design and Analysis of Computer Experiments*; Springer-Verlag, 2003.
- Haug, Edward J.; Choi, Kyung K.;
[Komkov, Vadim](/w/index.php?title=Vadim_Komkov&action=edit&redlink=1)(1986) Design sensitivity analysis of structural systems. Mathematics in Science and Engineering, 177. Academic Press, Inc., Orlando, FL.
- Taleb, N. N., (2007)
*The Black Swan: The Impact of the Highly Improbable,*Random House.
- Pilkey, O. H. and L. Pilkey-Jarvis (2007),
*Useless Arithmetic. Why Environmental Scientists Can't Predict the Future.*New York: Columbia University Press.
## Đọc thêm[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=15) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=15)] [International Journal of Chemical Kinetics - September 2008](http://www3.interscience.wiley.com/journal/121401979/issue)- Special Issue on Sensitivity Analysis [Reliability Engineering and System Safety (Volume 91, 2006)](http://www.elsevier.com/wps/find/journaldescription.cws_home/405908/description#description)- special issue on sensitivity analysis
## Liên kết ngoài[
[sửa](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&veaction=edit&vesection=16) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Ph%C3%A2n_t%C3%ADch_%C4%91%E1%BB%99_nh%E1%BA%A1y&action=edit§ion=16)] [Seventh Summer School on Sensitivity Analysis](http://ipsc.jrc.ec.europa.eu/events.php?idx=41/), Ispra, (ITALY) 3–ngày 6 tháng 7 năm 2012 [Sixth International Conference on Sensitivity Analysis of Model Output](http://samo2010.unibocconi.it/), Bocconi University, Milan (ITALY), 19–ngày 22 tháng 7 năm 2010 [web-page on Sensitivity analysis](http://sensitivity-analysis.jrc.ec.europa.eu)- (Joint Research Centre of the European Commission) [SimLab](http://simlab.jrc.ec.europa.eu), the free software for global sensitivity analysis of the Joint Research Centre


text:
Team Silent
Team Silent là một nhóm phát triển trực thuộc Konami Computer Entertainment Tokyo (KCET), chịu trách nhiệm phát triển bốn phiên bản Silent Hill đầu tiên do Konami hát hành từ năm 1999 đến 2004, riêng các phiên bản sau này của dòng game được phát triển bởi các công ty phương Tây bên ngoài như Climax Studios và Double Helix Games.[1][2] Theo nhà soạn nhạc Akira Yamaoka, Team Silent bao gồm các nhân viên đã không thành công ở các dự án khác và ban đầu dự định rời khỏi công ty trước khi bản Silent Hill đầu tiên được thực hiện thì lại thành công ngoài mong đợi.[3] Cũng theo họa sĩ bản Silent Hill Homecoming thì Team Silent cuối cùng đã bị chính Konami giải tán, bởi vì Konami muốn các nhà phát triển phương Tây tham gia vào việc phát triển các phiên bản tiếp theo của dòng game.[4] KCET đã được sáp nhập vào công ty mẹ Konami vào tháng 4 năm 2005.[5]
Những thành viên chủ chốt của Team Silent bao gồm:
- Keiichiro Toyama: Giám đốc của Silent Hill. Đã rời khỏi nhóm để gia nhập hãng SCE Japan Studio và tạo ra dòng game Siren.
- Masashi Tsuboyama: Giám đốc của Silent Hill 2, giám đốc nghệ thuật của Silent Hill 4.
- Kazuhide Nakazawa: Giám đốc của Silent Hill 3. Về sau thì gia nhập hãng Kojima Productions.
- Suguru Murakoshi: Giám đốc kịch nghệ của Silent Hill 2, đạo diễn kiêm viết kịch bản của Silent Hill 4. Về sau thì gia nhập hãng Kojima Productions.
- Hiroyuki Owaku: Tác giả kịch bản của Silent Hill 2, Silent Hill 3 và đồng tác giả của Silent Hill.[6]
- Masahiro Ito: Thiết kế bối cảnh và quái vật của Silent Hill, giám đốc nghệ thuật và thiết kế quái vật của Silent Hill 2 và Silent Hill 3.
- Akira Yamaoka: Giám đốc âm thanh của dòng game, nhà sản xuất Silent Hill 3 và Silent Hill 4. Đã rời khỏi Konami để gia nhập hãng Grasshopper Manufacture.
- Gozo Kitao: Giám đốc sản xuất của Silent Hill, Silent Hill 2 và Silent Hill 3.
- Akihiro Imamura: Nhà sản xuất của Silent Hill 2 và là nhà sản xuất phụ của Silent Hill 4.
- Takayoshi Sato: Người dàn dựng CGI cho Silent Hill và Silent Hill 2. Đã rời khỏi nhóm để gia nhập hãng Virtual Heroes, Inc..
Tham khảo[sửa | sửa mã nguồn]
- ^ “E3 2001: Silent Hill 2 Interview”. IGN.com. IGN Entertainment, Inc. Ngày 17 tháng 5 năm 2001. Truy cập ngày 26 tháng 12 năm 2010.
- ^ “IGN Top 100 Games 2007: 97 Silent Hill 2”. IGN.com. IGN Entertainment, Inc. 2007. Truy cập ngày 26 tháng 12 năm 2010.
- ^ Lỗi Lua: invalid capture index %2 in replacement string.
- ^ “Silent Hill Artist Claims Konami Disbanded Team Silent”. Truy cập 14 tháng 10 năm 2015.
- ^ “Notification of Business Conducted at the Extraordinary General Meeting of Shareholders” (PDF). Konami Digital Entertainment Co., Ltd. Ngày 22 tháng 2 năm 2005. Truy cập ngày 26 tháng 12 năm 2010.
- ^ Ito, Masahiro (ngày 14 tháng 6 năm 2010). “Nobu bbs: scenario writers”. GMO Media, Inc. Bản gốc lưu trữ ngày 16 tháng 8 năm 2010. Truy cập ngày 14 tháng 6 năm 2010.

markdown:
# Team Silent
**Team Silent** là một nhóm phát triển trực thuộc [Konami Computer Entertainment Tokyo](/wiki/Konami#Konami_Computer_Entertainment_Tokyo) (KCET), chịu trách nhiệm phát triển bốn phiên bản * đầu tiên do Silent Hill* [Konami](/wiki/Konami)hát hành từ năm [1999](/wiki/1999)đến [2004](/wiki/2004), riêng các phiên bản sau này của dòng game được phát triển bởi các công ty phương Tây bên ngoài như [Climax Studios](/w/index.php?title=Climax_Studios&action=edit&redlink=1)và [Double Helix Games](/w/index.php?title=Double_Helix_Games&action=edit&redlink=1). [[1]](#cite_note-1) Theo nhà soạn nhạc [[2]](#cite_note-2) [Akira Yamaoka](/w/index.php?title=Akira_Yamaoka&action=edit&redlink=1), Team Silent bao gồm các nhân viên đã không thành công ở các dự án khác và ban đầu dự định rời khỏi công ty trước khi bản *Silent Hill*đầu tiên được thực hiện thì lại thành công ngoài mong đợi. Cũng theo họa sĩ bản [[3]](#cite_note-levelint-3) *thì Team Silent cuối cùng đã bị chính Konami giải tán, bởi vì Konami muốn các nhà phát triển phương Tây tham gia vào việc phát triển các phiên bản tiếp theo của dòng game.* [Silent Hill Homecoming](/w/index.php?title=Silent_Hill_Homecoming&action=edit&redlink=1) KCET đã được sáp nhập vào công ty mẹ Konami vào [[4]](#cite_note-4) [tháng 4 năm 2005](/wiki/Th%C3%A1ng_4_n%C4%83m_2005). [[5]](#cite_note-5)
Những thành viên chủ chốt của Team Silent bao gồm:
[Keiichiro Toyama](/w/index.php?title=Keiichiro_Toyama&action=edit&redlink=1): Giám đốc của *. Đã rời khỏi nhóm để gia nhập hãng* [Silent Hill](/w/index.php?title=Silent_Hill_(tr%C3%B2_ch%C6%A1i_%C4%91i%E1%BB%87n_t%E1%BB%AD)&action=edit&redlink=1) [SCE Japan Studio](/w/index.php?title=SCE_Japan_Studio&action=edit&redlink=1)và tạo ra dòng game *.* [Siren](/w/index.php?title=Siren_(tr%C3%B2_ch%C6%A1i_%C4%91i%E1%BB%87n_t%E1%BB%AD)&action=edit&redlink=1) [Masashi Tsuboyama](/w/index.php?title=Masashi_Tsuboyama&action=edit&redlink=1): Giám đốc của *, giám đốc nghệ thuật của* [Silent Hill 2](/wiki/Silent_Hill_2) *.* [Silent Hill 4](/wiki/Silent_Hill_4:_The_Room) [Kazuhide Nakazawa](/w/index.php?title=Kazuhide_Nakazawa&action=edit&redlink=1): Giám đốc của *. Về sau thì gia nhập hãng* [Silent Hill 3](/wiki/Silent_Hill_3) [Kojima Productions](/w/index.php?title=Kojima_Productions&action=edit&redlink=1). [Suguru Murakoshi](/w/index.php?title=Suguru_Murakoshi&action=edit&redlink=1): Giám đốc kịch nghệ của *Silent Hill 2*, đạo diễn kiêm viết kịch bản của *Silent Hill 4*. Về sau thì gia nhập hãng Kojima Productions. [Hiroyuki Owaku](/w/index.php?title=Hiroyuki_Owaku&action=edit&redlink=1): Tác giả kịch bản của *Silent Hill 2*, *Silent Hill 3*và đồng tác giả của *Silent Hill*. [[6]](#cite_note-6) [Masahiro Ito](/w/index.php?title=Masahiro_Ito&action=edit&redlink=1): Thiết kế bối cảnh và quái vật của *Silent Hill*, giám đốc nghệ thuật và thiết kế quái vật của *Silent Hill 2*và *Silent Hill 3*. [Akira Yamaoka](/w/index.php?title=Akira_Yamaoka&action=edit&redlink=1): Giám đốc âm thanh của dòng game, nhà sản xuất *Silent Hill 3*và *Silent Hill 4*. Đã rời khỏi Konami để gia nhập hãng [Grasshopper Manufacture](/w/index.php?title=Grasshopper_Manufacture&action=edit&redlink=1). [Gozo Kitao](/w/index.php?title=Gozo_Kitao&action=edit&redlink=1): Giám đốc sản xuất của *Silent Hill*, *Silent Hill 2*và *Silent Hill 3*. [Akihiro Imamura](/w/index.php?title=Akihiro_Imamura&action=edit&redlink=1): Nhà sản xuất của *Silent Hill 2*và là nhà sản xuất phụ của *Silent Hill 4*. [Takayoshi Sato](/w/index.php?title=Takayoshi_Sato&action=edit&redlink=1): Người dàn dựng CGI cho *Silent Hill*và *Silent Hill 2*. Đã rời khỏi nhóm để gia nhập hãng [Virtual Heroes, Inc.](/w/index.php?title=Virtual_Heroes,_Inc.&action=edit&redlink=1).
## Tham khảo[
[sửa](/w/index.php?title=Team_Silent&veaction=edit&vesection=1) | [sửa mã nguồn](/w/index.php?title=Team_Silent&action=edit§ion=1)] [^](#cite_ref-1) [“E3 2001: Silent Hill 2 Interview”](http://ps2.ign.com/articles/094/094863p1.html). *. IGN Entertainment, Inc. Ngày 17 tháng 5 năm 2001. Truy cập ngày 26 tháng 12 năm 2010.* [IGN.com](/w/index.php?title=IGN.com&action=edit&redlink=1) [^](#cite_ref-2) [“IGN Top 100 Games 2007: 97 Silent Hill 2”](http://top100.ign.com/2007/ign_top_game_97.html). *. IGN Entertainment, Inc. 2007. Truy cập ngày 26 tháng 12 năm 2010.* [IGN.com](/w/index.php?title=IGN.com&action=edit&redlink=1) [^](#cite_ref-levelint_3-0) **Lỗi Lua: invalid capture index %2 in replacement string.** [^](#cite_ref-4) [“Silent Hill Artist Claims Konami Disbanded Team Silent”](http://www.escapistmagazine.com/news/view/107042-Silent-Hill-Artist-Claims-Konami-Disbanded-Team-Silent). Truy cập 14 tháng 10 năm 2015. [^](#cite_ref-5) [“Notification of Business Conducted at the Extraordinary General Meeting of Shareholders”](http://www.konami.co.jp/en/ir/pdf/generalmeeting/050222/ketugi.pdf)(PDF). [Konami Digital Entertainment Co., Ltd](/w/index.php?title=Konami_Digital_Entertainment_Co.,_Ltd&action=edit&redlink=1). Ngày 22 tháng 2 năm 2005. Truy cập ngày 26 tháng 12 năm 2010. **Ito, Masahiro (ngày 14 tháng 6 năm 2010).** [^](#cite_ref-6) [“Nobu bbs: scenario writers”](http://www.webcitation.org/5s1yphuzf). GMO Media, Inc. [Bản gốc](http://8226.teacup.com/hill_nobu/bbs/1416)lưu trữ ngày 16 tháng 8 năm 2010. Truy cập ngày 14 tháng 6 năm 2010.

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

Content-Type: text/html; charset=UTF-8

Connection: close

X-Content-Type-Options: nosniff

Content-language: vi

X-UA-Compatible: IE=Edge

Vary: Accept-Encoding,Cookie

Content-Encoding: gzip

Via: 1.1 varnish, 1.1 varnish

Accept-Ranges: bytes

X-Cache: cp1054 miss (0), cp1066 frontend miss (0)

Cache-Control: private, s-maxage=0, max-age=0, must-revalidate


text:
Thể loại:Công trình khoa học
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Thể loại con
Thể loại này gồm 5 thể loại con sau, trên tổng số 5 thể loại con.
- ► Tạp chí khoa học và công nghệ (4 tr.)
- ► Tập san khoa học (1 t.l., 4 tr.)
C
- ► Cơ sở dữ liệu khoa học (2 t.l.)
P
- ► Phần mềm khoa học (2 t.l., 2 tr.)
S
- ► Sách khoa học (4 t.l., 5 tr.)
Các trang trong thể loại “Công trình khoa học”
Thể loại này gồm trang sau.

markdown:
# Thể loại:Công trình khoa học
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
## Thể loại con
Thể loại này gồm 5 thể loại con sau, trên tổng số 5 thể loại con.
- ►
[Tạp chí khoa học và công nghệ](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:T%E1%BA%A1p_ch%C3%AD_khoa_h%E1%BB%8Dc_v%C3%A0_c%C3%B4ng_ngh%E1%BB%87) (4 tr.)
- ►
[Tập san khoa học](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:T%E1%BA%ADp_san_khoa_h%E1%BB%8Dc) (1 t.l., 4 tr.)
### C
- ►
[Cơ sở dữ liệu khoa học](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:C%C6%A1_s%E1%BB%9F_d%E1%BB%AF_li%E1%BB%87u_khoa_h%E1%BB%8Dc) (2 t.l.)
### P
- ►
[Phần mềm khoa học](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:Ph%E1%BA%A7n_m%E1%BB%81m_khoa_h%E1%BB%8Dc) (2 t.l., 2 tr.)
### S
- ►
[Sách khoa học](/wiki/Th%E1%BB%83_lo%E1%BA%A1i:S%C3%A1ch_khoa_h%E1%BB%8Dc) (4 t.l., 5 tr.)
## Các trang trong thể loại “Công trình khoa học”
Thể loại này gồm trang sau.


text:
Trợ giúp
Thể loại:Hồ Nam Cực
Bách khoa toàn thư mở Wikipedia
Bước tới:
menu
,
tìm kiếm
Các trang trong thể loại “Hồ Nam Cực”
Thể loại này gồm trang sau.
H
Hồ Vostok
Lấy từ “
https://vi.wikipedia.org/w/index.php?title=Thể_loại:Hồ_Nam_Cực&oldid=14503188
”
Thể loại
:
Vùng nước châu Nam Cực
Hồ theo lục địa
Trình đơn chuyển hướng
Công cụ cá nhân
Mở tài khoản
Đăng nhập
Không gian tên
Thể loại
Thảo luận
Biến thể
Các hiển thị
Đọc
Sửa đổi
Sửa mã nguồn
Xem lịch sử
Khác
Tìm kiếm
Xem nhanh
Trang Chính
Nội dung chọn lọc
Tin tức
Bài viết ngẫu nhiên
Thay đổi gần đây
Phản hồi lỗi
Quyên góp
Tương tác
Hướng dẫn
Giới thiệu Wikipedia
Cộng đồng
Thảo luận chung
Giúp sử dụng
Liên hệ
Công cụ
Các liên kết đến đây
Thay đổi liên quan
Các trang đặc biệt
Liên kết thường trực
Thông tin trang
Khoản mục Wikidata
In/xuất ra
Tạo một quyển sách
Tải về dưới dạng PDF
Bản để in ra
Ngôn ngữ khác
Беларуская (тарашкевіца)
Čeština
Deutsch
Eesti
Ελληνικά
English
Español
Esperanto
Euskara
فارسی
Français
한국어
Italiano
ქართული
Latviešu
Lietuvių
Magyar
Македонски
മലയാളം
Nederlands
日本語
Norsk nynorsk
Polski
Português
Română
Русский
Scots
Shqip
Slovenčina
Српски / srpski
Srpskohrvatski / српскохрватски
Suomi
Svenska
Türkçe
Українська
اردو
中文
Sửa liên kết
Trang này được sửa đổi lần cuối lúc 18:03 ngày 15 tháng 11 năm 2013.
Văn bản được phát hành theo
Giấy phép Creative Commons Ghi công/Chia sẻ tương tự
; có thể áp dụng điều khoản bổ sung. Xem
Điều khoản Sử dụng
để biết thêm chi tiết.
Wikipedia® là thương hiệu đã đăng ký của
Wikimedia Foundation, Inc.
, một tổ chức phi lợi nhuận.
Quy định quyền riêng tư
Giới thiệu Wikipedia
Lời phủ nhận
Nhà phát triển
Phiên bản di động

X-Cache: cp1065 miss (0), cp1066 frontend miss (0)


text:
blanche
Từ điển mở Wiktionary
Bước tới:
dẫn lái
,
tìm
Tiếng Pháp
[
sửa
]
Cách phát âm
[
sửa
]
IPA
:
Tham khảo
[
sửa
]
Hồ Ngọc Đức,
Dự án Từ điển tiếng Việt miễn phí
(
chi tiết
)
Lấy từ “
https://vi.wiktionary.org/w/index.php?title=blanche&oldid=1508623
”
Thể loại
:
Mục từ tiếng Pháp
Trình đơn chuyển hướng
Công cụ cá nhân
Mở tài khoản
Đăng nhập
Không gian tên
Mục từ
Thảo luận
Biến thể
Các hiển thị
Tra
Sửa đổi
Xem lịch sử
Khác
Tìm kiếm
Chuyển hướng
Trang Chính
Cộng đồng
Thay đổi gần đây
Mục từ ngẫu nhiên
Trợ giúp
Thảo luận chung
Quyên góp
Chỉ mục
Ngôn ngữ
Chữ cái
Bộ thủ
Từ loại
Chuyên ngành
In/xuất ra
Tạo một quyển sách
Tải về dưới dạng PDF
Bản in được
Công cụ
Các liên kết đến đây
Thay đổi liên quan
Tải tập tin lên
Các trang đặc biệt
Liên kết thường trực
Thông tin trang
Trích dẫn trang này
Ngôn ngữ định nghĩa
Azərbaycanca
Català
ᏣᎳᎩ
Cymraeg
Ελληνικά
English
Español
Eesti
Suomi
Français
Galego
Հայերեն
Ido
Italiano
日本語
한국어
Lietuvių
Malagasy
Nederlands
Norsk bokmål
Polski
Русский
Sicilianu
Svenska
中文
Trang này được sửa đổi lần cuối lúc 22:06 ngày 19 tháng 1 năm 2014.
Văn bản được phát hành theo
Giấy phép Creative Commons Ghi công–Chia sẻ tương tự
; có thể áp dụng điều khoản bổ sung. Xem
Điều khoản Sử dụng
để biết thêm chi tiết.
Quy định quyền riêng tư
Giới thiệu Wiktionary
Lời phủ nhận
Nhà phát triển
Phiên bản di động

X-Cache: cp1068 miss (0), cp1052 frontend miss (0)


text:
tofu
Từ điển mở Wiktionary
Bước tới:
dẫn lái
,
tìm
Mục lục
1
Tiếng Anh
1.1
Cách phát âm
1.2
Danh từ
1.3
Tham khảo
Tiếng Anh
[
sửa
]
Cách phát âm
[
sửa
]
IPA
:
/ˈtoʊ.ˌfuː/
Danh từ
[
sửa
]
tofu
/ˈtoʊ.ˌfuː/
Tàu
hũ
,
đậu hũ
,
đậu phụ
.
Tham khảo
[
sửa
]
Hồ Ngọc Đức,
Dự án Từ điển tiếng Việt miễn phí
(
chi tiết
)
Lấy từ “
https://vi.wiktionary.org/w/index.php?title=tofu&oldid=1620815
”
Thể loại
:
Mục từ tiếng Anh
Danh từ
Danh từ tiếng Anh
Trình đơn chuyển hướng
Công cụ cá nhân
Mở tài khoản
Đăng nhập
Không gian tên
Mục từ
Thảo luận
Biến thể
Các hiển thị
Tra
Sửa đổi
Xem lịch sử
Khác
Tìm kiếm
Chuyển hướng
Trang Chính
Cộng đồng
Thay đổi gần đây
Mục từ ngẫu nhiên
Trợ giúp
Thảo luận chung
Quyên góp
Chỉ mục
Ngôn ngữ
Chữ cái
Bộ thủ
Từ loại
Chuyên ngành
In/xuất ra
Tạo một quyển sách
Tải về dưới dạng PDF
Bản in được
Công cụ
Các liên kết đến đây
Thay đổi liên quan
Tải tập tin lên
Các trang đặc biệt
Liên kết thường trực
Thông tin trang
Trích dẫn trang này
Ngôn ngữ định nghĩa
Deutsch
English
Español
Eesti
Suomi
Français
Magyar
Bahasa Indonesia
ភាសាខ្មែរ
한국어
ລາວ
Malagasy
Nederlands
Polski
Português
Srpskohrvatski / српскохрватски
Svenska
ไทย
Türkçe
中文
Bân-lâm-gú
Trang này được sửa đổi lần cuối lúc 07:56 ngày 5 tháng 9 năm 2015.
Văn bản được phát hành theo
Giấy phép Creative Commons Ghi công–Chia sẻ tương tự
; có thể áp dụng điều khoản bổ sung. Xem
Điều khoản Sử dụng
để biết thêm chi tiết.
Quy định quyền riêng tư
Giới thiệu Wiktionary
Lời phủ nhận
Nhà phát triển
Phiên bản di động

X-Cache: cp1055 miss (0), cp1052 frontend miss (0)


text:
Tổng đài chăm sóc và Hỗ trợ Khách hàng hoạt động suốt 7 ngày trong tuần
Thứ 2 - 7: hoạt động từ 7:30 - 20:00
Chủ nhật: hoạt động từ 8:00 - 17:00
Nội dung số này:Lãi suất về 15%: Kẻ cười, người khócNguy cơ giảm phát tại Trung QuốcFortune 500: Kẻ giàu càng giàu hơn"Mua giúp" cổ đông chiến lượcVui buồn chuyện giảm nợ tăng vốnXuất khẩu cao su cuối năm: Khó khăn đang dợiInternet Việt Nam: Nay ... Xem chi tiết
Hãy Đăng ký

markdown:
Chưa có tài khoản vui lòng ĐĂNG
KÝ
Giỏ hàng rỗng
Giá bán
Vui lòng nhập các chữ số ở hình bên cạnh.
Nội dung số này:
...
Mời bạn đón đọc.
Vinabook
CÔNG TY CỔ PHẦN THƯƠNG MẠI DỊCH VỤ MÊ KÔNG COM Địa chỉ: 292A Hòa Bình, Phường Hiệp Tân, Quận Tân Phú, Tp. Hồ Chí Minh
MST: 0303615027 do Sở Kế Hoạch Và Đầu Tư Tp.HCM cấp ngày 10/03/2011
Tel: 08.73008182 - Fax: 08.39733234 - Email: hotro@vinabook.com
★ ★ ★ ★ ★
Hãy Đăng ký

WARC-Truncated: length

Server: nginx

Content-Type: text/html; charset=utf-8

Vary: Accept-Encoding

X-Frame-Options: sameorigin

Set-Cookie: debugger=deleted; expires=Thu, 01-Jan-1970 00:00:01 GMT; path=/

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache


markdown:
## Tổng Tài Tội Ác Tày Trời 1
《Trò chơi nguy hiểm: Tổng tài tội ác tày trời 》
Tên tiếng Trung: 《危险游戏：总裁十恶不赦》
Tác giả: Ân Tầm 殷寻
Tổng hợp và converter: T.B.Vân charon. Nguồn bản converttiếng Việt : http://vficland.info/
Truyện liên quan cùng hệ liệt: Bảy ngày ân ái http://vficland.info/bay-ngay-an-ai/
Hắc ám dạ vũ ( nhất )
Bạc tuyết tiêu khi xuân đã bán, đạp lần thương đài, thủ vãn hoa chi xem. Nhất lũ tơ nhện khiên không ngừng, đa tình càng cảm thấy phong nhi loạn, tẫn ngày bình ba hồi xa ngạn. Ảnh ngược di động quang, lại nhớ băng sơ phán, rượu lực không nhiều thổi dịch tán, dư hàn hướng gió đêm kinh mạn
◇◆◇
Ám dạ, gió cuốn mây tan, đậu mưa lớn điểm nện ở thông thấucửa sổ sát đất thượng, hình thành phá thành mảnh nhỏbóng dáng
Biệt thự nội, huyết tinh khí lan tràn
Một gã thiếu niên bị đông đảo bảo tiêu kiềm chế, dị thường lạnh lùnghai má che kín máu tươi, lạnh lẻobạc thần gắt gaomân trụ, vết máu làm mất đi hắnkhóe môi chảy xuống. Tuy là như vậy, chỉ theo trên mặt của hắn như cũ nhìn ra cùng tuổi không hợpthành thục cùng cứng cỏi
"Tuổi trẻ khí thịnhtiểu tử, không cần ỷ vào chính mình có thể đánh sẽ nơi này cướp người? Bằng ngươi, có bản lãnh này sao?"
Trong không khí giơ lên trầm ổn châm chọc thanh âm của, một thân đẹp đẽ quý giá âu phụctrung niên nam nhân cười lạnh nói xong câu đó, bàn tay to thân hướng bên cạnh sớm đã trói gônữ nhân
"Ngô"
Nữ nhân hoảng sợnhìn thấy trung niên nam nhân, muốn giãy dụathoát khỏi nam nhân bàn tay toxâm nhập, làm gì chỉ có thể mặc hắn muốn làm gì thì làm.
"Như thế nào? Còn tưởng rằng có kỳ tích xuất hiện?"
Trung niên nam nhân cười đến rất là tà ác, một phen nhéo nữ nhântóc dài, con ngươi đen lóe ra,"Ngươi cho là hắn còn có thể làm cái gì? Xem hắnbộ dáng, cũng sắp bị thủ hạ của ta đánh chết , chẳng lẽ —— ngươi muốn nhìnhắn cho ngươi tử? Ngươi là nữ nhân của ta, không cần bởi vì này điểm, đem một người tuổi còn trẻtốt tiền đồ phá hư"
Nữ nhân tuyệt vọngnhìn thấy cách đó không xathiếu niên, nước mắt chảy xuống
"Huyết xà, ngươi dám động nàng một sợi lông, ta sẽ cho ngươi chết không có chỗ chôn!"
Anh tuấn thiếu niên lạnh như băng lãnh thanh âm của cắt qua dạ vũ, tính cả hắn băng màu xanh biếccon ngươi, đều phiếmnhư chim ưng bàn sắc béntàn lãnh!
"Muốn ta tử?"
Trung niên nam nhân như là nghe được chuyện cười dường như,"Những lời này theo ngươi trong miệng nói ra quả thực một chút lực sát thương đều không có, tuy rằng ngươi thật sự là một ngoan cái thứ!"
Hắn nhìn về phía năm ấy mười lăm tuổithiếu niên, cái loại này không phù hợp năm nào linhngoan chí diễn cảm tuy rằng làm cho hắn có chút tim đập nhanh, hắn có cao lớn khoẻ đẹpthân hình, rồi lại lộ ra một cỗ tử ngoan kính, nhưng hắn đã là chích thủ che trờivương giả, tự nhiên cũng sẽ không trở thành là uy hiếp.

Set-Cookie: laravel_session=GbDU1UJ0F7hrtI2vps9Z3p9nO6wTmwiHEcjVlpqK; expires=Sat, 28-Nov-2015 03:25:25 GMT; Max-Age=3600; path=/; httponly

X-Powered-By: wp

Connection: Close