ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD
El análisis de sensibilidad ayuda a construir la confianza en el modelo mediante el estudio de la incertidumbres que a menudo se asocian con parámetros en modelos. Muchos parámetros en modelos de dinámica de sistemas representan cantidades que son muy difíciles o incluso imposibles de medir a una gran cantidad de precisión en el mundo real. Además, algunos valores de los parámetros cambian en el mundo real. Por lo tanto, cuando la construcción de un modelo de dinámica de sistemas, el modelador es por lo general al menos algo incierto sobre los valores de los parámetros que él elige y debe utilizar estima. El análisis de sensibilidad le permita determinar qué nivel de precisión es necesaria para un parámetro para hacer el modelo suficientemente útil y válida. Si las pruebas revelan que el modelo es insensible, entonces puede ser posible utilizar una estimación en vez de un valor con mayor precisión. El análisis de sensibilidad también puede indicar que los valores de los parámetros son razonable usar en el modelo. Si el modelo se comporta como se espera de mundo real observaciones, da algunos indicios de que los valores de los parámetros reflejan, al menos en parte, el “Mundo real.”
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