Можно подтвердить анализ чувствительности путем проверки сгенерированных значений параметров, результатов оценки и результатов анализа.
Чтобы выполнить анализ чувствительности, вы выбираете параметры модели для оценки и генерируете представительный набор значений параметров, чтобы исследовать пробел проекта. Вы создаете параметр, установленный путем определения дистрибутивов параметра такой как нормальных или универсальных. Можно также задать корреляции между параметрами. Для получения дополнительной информации смотрите, Генерируют Выборки Параметра для Анализа чувствительности. После генерации значений параметров постройте их, чтобы проверять, совпадают ли сгенерированные значения параметров с желаемыми спецификациями. Это особенно важно, если вы генерируете небольшое количество случайных выборок для каждого набора параметра.
Если вы видите несоответствие в сгенерированных параметрах и заданном распределении и корреляциях, можно попробовать одно из следующего:
Сгенерируйте случайные выборки снова, пока вы не достигнете заданных дистрибутивов и корреляций.
Увеличьте объем выборки за счет увеличения времени оценки.
Задайте различные методы выборки. Используйте латинский метод выборки гиперкуба для более систематического заполняющего пространство подхода, чем случайная выборка. Если у вас есть программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox™, используйте Sobol и Холтон квазислучайные методы выборки для более заполняющего пространство подхода, чем латинский метод гиперкуба.
Построить сгенерированные параметры в инструменте Sensitivity Analysis:
Выберите сгенерированный набор параметра в области Parameter Sets инструмента.
Во вкладке Plots выберите Scatter Plot.
Сгенерированный график отображает гистограммы сгенерированных значений для каждого параметра на диагонали и попарный график рассеивания параметров на вне диагоналей. Для получения дополнительной информации о графике рассеивания, смотрите, Взаимодействуют с Графиками в Sensitivity Analysis Tool.
Осмотрите гистограммы, чтобы гарантировать, что сгенерированные значения параметров совпадают с намеченными дистрибутивами параметра. Осмотрите недиагональные графики рассеивания, чтобы гарантировать, что присутствуют любые заданные корреляции между параметрами.
Чтобы построить сгенерированные значения параметров в командной строке, используйте sdo.scatterPlot. Используйте функции, такие как mean, чтобы проверять демонстрационную статистику.
После генерации набора параметра вы задаете функцию стоимости путем создания конструктивных требований на образцовых сигналах. Вы затем оцениваете функцию стоимости при каждом наборе значений параметров. Чтобы подтвердить результаты оценки, осмотрите оцененные значения функции стоимости. Если оценки функции стоимости содержат значения NaN, которые могли бы указать на проблему.
Чтобы проверять на значения NaN в инструменте Sensitivity Analysis после, оценка завершена:
Откройте таблицу результатов оценки, если это не уже открыто.
В области Results инструмента щелкните правой кнопкой по оцененному результату и выберите Open в меню.
В таблице Evaluation Results каждая строка таблицы перечисляет установленные значения параметра и соответствующие оцененные значения функции стоимости конструктивных требований.
Сортировка оцененных значений требования в порядке убывания. Для этого щелкните дважды на оцененном столбце требования. Любые значения NaN перечислены наверху оцененного столбца требования.
Осмотрите значения параметров, которые привели к значениям NaN для оцененных требований. Если вы не ожидаете результат NaN для той строки значений параметров, исследуете вашу модель далее.
Чтобы просмотреть оцененные результаты в командной строке, осмотрите оценку функции стоимости вывод sdo.evaluate.
После оценки вы анализируете эффект параметров на конструктивных требованиях и идентифицируете большинство влиятельных параметров. Для получения дополнительной информации смотрите, Анализируют Отношение Между Параметрами и Конструктивными требованиями. Чтобы подтвердить результаты анализа, сгенерируйте различный набор параметра и переоцените конструктивные требования. Если результаты анализа не сопоставимы, рассматривают увеличение числа выборок в вашем наборе параметра.
