敏感性分析是一种重要的数学建模工具，用于评估模型或系统对输入参数的敏感程度。它可以帮助我们了解不同参数对模型或系统输出的影响，帮助我们进行有效的决策。
敏感性分析的步骤包括：
- 参数选择：确定需要进行敏感性分析的参数，这些参数应该是模型或系统中具有重要影响的因素。
- 样本设置：选择适当的样本，包括确定参数的取值范围和采样方法。
- 模型训练：使用选择的参数和样本进行模型训练，得到相关的输出。
- 结果解释：通过分析模型的输出结果，评估每个参数对输出的贡献程度，找出敏感性较高的参数。
- 模型优化：根据敏感性分析的结果，对模型进行调整和优化，提高模型的准确性和稳定性。
敏感性分析的意义在于它可以帮助我们识别模型或系统中的关键因素，并排除无关因素的影响。通过分析不同参数的敏感性，我们可以优化模型的输入，调整系统的设计，以达到更好的效果。
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