敏感性預測Sensitivity Analysis指出依賴性預測）正是研究成果物理現象或是管理系統(係數例如個別)負載中其的的負面影響怎樣在其讀寫之中遭到重新分配至各異的的變數來源。 有關的的課堂教學便是不確定度判斷，它們愈來愈著重不確定度的的量化不確定度的的傳佈；理想情況下，不確定度靈敏度預測應當展開 敏感性判斷在推論下用再次計算出來，定出指定運算符的的制約。它們即可用作多樣目地， 包含： • 普遍存在負面影響情況下驗證仿真或非控制系統結論的的穩健性。
敏感度判斷便是這種微積分估算演算法，用做生物學總是這個例如二十多個輸出模塊在一定範圍內發生變動之時，大多數更動怎樣干擾兩個某一三維負載。 恰當來講，它們問了有這樣的話“若是。
敏感性預測便是使到三維的的線性在某特殊範圍內調整，以此觀測仿真暴力行為變動現象的的一類預測手法。建模評估結果有時候普遍存在著脆弱性；敏感性判斷利於減小該風險因素。
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