L'analisi di sensibilità è un metodo di analisi che viene utilizzato per identificare quante variazioni nei valori di input per una determinata variabile influiranno sui risultati di un modello matematico. L'analisi di sensibilità può essere applicata in diverse discipline, tra cui analisi di business, investimenti, studi ambientali, ingegneria, fisica e chimica.
Analisi di sensibilità
L'analisi della sensibilità riguarda l'incertezza inerente ai modelli matematici in cui i valori per gli input utilizzati nel modello possono variare. È lo strumento analitico associato all'analisi dell'incertezza e i due sono spesso usati insieme. Tutti i modelli composti o gli studi eseguiti per trarre conclusioni o inferenze per le decisioni politiche si basano su ipotesi relative alla validità degli input utilizzati nei calcoli. Ad esempio, nella valutazione del patrimonio netto, il rapporto sul rendimento delle attività (ROA) presuppone che si possa capire un calcolo valido e accurato delle attività di una società e che sia ragionevole analizzare gli utili o i rendimenti relativi alle attività come mezzo per valutare un società a fini di investimento.
Le conclusioni tratte da studi o calcoli matematici possono essere significativamente modificate a seconda di cose come la definizione di una determinata variabile o i parametri scelti per uno studio. Quando i risultati di uno studio o di un calcolo non cambiano significativamente a causa delle variazioni delle ipotesi sottostanti, sono considerati robusti. Se le variazioni degli input o delle ipotesi di base cambiano in modo significativo i risultati, l'analisi della sensibilità può essere impiegata per determinare in che modo i cambiamenti negli input, nelle definizioni o nella modellazione possono migliorare l'accuratezza o la solidità di qualsiasi risultato.
Ritorno sugli investimenti
In un contesto aziendale, l'analisi della sensibilità può essere utilizzata per migliorare le decisioni basate su determinati calcoli o modelli. Una società può utilizzare l'analisi della sensibilità per identificare i migliori dati da raccogliere per analisi future al fine di valutare le ipotesi di base relative agli investimenti e al ritorno sull'investimento (ROI) o per ottimizzare l'allocazione di attività e risorse. Un semplice esempio di analisi di sensibilità utilizzata nel mondo degli affari è un'analisi dell'effetto dell'inclusione di una determinata informazione nella pubblicità di una società, confrontando i risultati di vendita di annunci che differiscono solo nel fatto che includano o meno la specifica informazione.
I modelli di computer sono comunemente utilizzati nelle previsioni meteorologiche, ambientali e dei cambiamenti climatici. L'analisi di sensibilità può essere utilizzata per migliorare tali modelli analizzando come vari metodi sistematici di campionamento, input e parametri del modello influenzano l'accuratezza dei risultati o delle conclusioni ottenute dai modelli al computer.
Le discipline della fisica e della chimica utilizzano spesso l'analisi della sensibilità per valutare risultati e conclusioni. L'analisi di sensibilità si è rivelata particolarmente utile nella valutazione e nell'adeguamento di modelli cinetici che prevedono l'utilizzo di diverse equazioni differenziali. È possibile analizzare l'importanza di vari input e gli effetti della varianza negli input sui risultati del modello.
Raffinazione dei modelli di computer
È pratica standard in ingegneria utilizzare modelli di computer per testare la progettazione di strutture prima che vengano costruite. L'analisi di sensibilità aiuta gli ingegneri a creare progetti più affidabili e robusti valutando i punti di incertezza o ampie variazioni nei possibili input e i loro effetti corrispondenti sulla fattibilità del modello. Il perfezionamento dei modelli di computer può influire in modo significativo sull'accuratezza delle valutazioni di elementi quali la capacità di stress del ponte o i rischi di tunneling.
