敏感性分析一般步驟由以下幾部分組成： 1.數據準備：首先，要獲得所需的數據，找到需要分析影響的因素，從實際應用中獲取相關數據，準備好分析所需技術。 2.建模：從多種模型中選擇適合當前敏感性分析的模型，根據模型建立基本關系，計算出響應變量與因變量之間的關系。 3.參數估計：根據計算出來的關系，進行參數估計，定義響應變量與因變量之間的估計函數，實現對參數的估計。 4.分析：分析出的影響因素的重要程度，看看哪些因素會對響應變量產生顯著的影響，并計算響應變量同因變量的關系，用計算公式R^2=1-SSR/SST來表述。 5.結果確認和驗證：通過不同的指標和評價方法，對分析結果進行確認測試，看看分析結果的準確性。 其中，R^2是反映響應變量與因變量之間線性關系程度的指標，SSR代表殘差平方和，SST是總平方和，R^2取值范圍介于0-1之間，當R^2取值越大(比如超過0.7以上)，表示響應變量和自變量之間的線性關系越強。 另外，還可以利用拉格朗日乘數法來求解通過敏感性分析準確的模型的參數，從而使結果更加強壯，也就是最小二乘法的等式，是在求解參數的過程中，采取拉格朗日乘子法時的矩陣形式：XTXa=XTb，其中，a與b分別是模型參數矩陣和數據矩陣，X為響應變量和因變量矩陣，T表示轉秩。通過求解該等式可以獲得準確的模型參數，從而驗證響應變量與因變量之間的關系。 拓展知識：最近幾年，隨著習得性算法的發展，深度敏感性分析及應用也受到越來越多的關注，深度敏感性分析能夠從更深層次分析響應變量與因變量之間的關系，從而對敏感性分析的結果提供更可靠的依據。