灵敏度分析：使用SALib库进行全局灵敏度分析以评估模型输入变量对输出的影响

灵敏度分析是评估模型对不同输入变量的响应变化的一种方法，用于确定哪些输入变量对模型输出的影响最大。本文介绍了如何使用 SALib 库 在 Python 中进行 全局灵敏度分析，通过生成样本、运行模型并分析结果，帮助用户理解输入变量对模型输出的影响程度。SALib 提供了强大的工具，如 Sobol 方法，来计算第一阶、第二阶和总阶灵敏度指数，并提供置信区间。使用这些分析结果，用户可以优化模型设计、识别关键因素，从而提高模型的可靠性和效率。 灵敏度分析：以下是一个详细的灵敏度分析代码示例，使用 Python 的 SALib 库进行全局灵敏度分析。该示例包括模型定义、样本生成、模型运行、灵敏度分析以及结果的可视化。安装依赖：确保安装了以下库：pip install SALib numpy matplotlib