用spss做灵敏度分析
spss灵敏度分析步骤如下：1、关心灵敏度与特异度，即真阳性率与真阴性率，而Youden指数则为两者之和减一。2、他们的计算均可在交叉频数表中完成，步骤：定义三个变量，行、列、频数变量，注意把金标准定为列变量，且把频数加权。3、DescriptiveStatistics-Crosstabs，分别调入相应的行、列变量，单击Cells按钮，选择Counts：Observed；Percentage：Row、Column及Total选项，最后OK就可以了。4、SPSS所给的表格中就包含了灵敏度与特异度，可不要搞混了呀。灵敏度分析是研究与分析一个系统的状态或输出变化对系统参数或周围条件变化的敏感程度的方法。在最优化方法中经常利用灵敏度分析来研究原始数据不准确或发生变化时最优解的稳定性。通过灵敏度分析还可以决定哪些参数对系统或模型有较大的影响。因此，灵敏度分析几乎在所有的运筹学方法以及在对各种方案进行评价时都是很重要的。特别要注意的是，在热传递问题中，一般要考虑热辐射、热传导以及热对流对温度场的影响。
线性规划灵敏度分析是指( )对最优秀解产生的影响。
线性规划灵敏度分析是指系数ci、aij、bj对最优秀解产生的影响。线性规划灵敏度分析是对线性规划模型中系数c_i，a_{ij}，b_j的变化对最优解和最优值产生的影响进行分析。灵敏度分析的主要目的是确定目标函数系数、约束条件系数、右端项等参数的变化对最优解的影响，以便制定出相应的决策方案和策略。在线性规划中，目标函数系数c_i的变化对最优解的影响主要体现在目标函数的等高线图上，即目标函数的系数改变会导致等高线图在最优解处移动。如果c_i的增大会使得目标函数在最优解处值变小，那么c_i的敏感系数为负，反之则为正，敏感系数的绝对值越大说明对最优解的影响越大。约束系数a_{ij}对最优解的影响主要体现在约束条件的约束线上，即约束条件的系数改变会导致约束线的位置和斜率发生变化。如果a_{ij}的增加会使得约束条件更加严格，限制最优解的选择空间变小，那么a_{ij}的敏感系数为负，反之则为正，敏感系数的绝对值越大说明对最优解的影响越大。右端项系数b_j对最优解的影响主要体现在可行域的位置和大小上，即右端项的变化会导致可行域的位置和大小发生变化。如果b_j的增大会使得可行域向左下方收缩，那么b_j的敏感系数为负，反之则为正，敏感系数的绝对值越大说明对最优解的影响越大。线性规划灵敏度分析是一种对线性规划模型进行分析、优化和调整的方法，可以帮助决策者理解各个参数的敏感系数，制定出最优的决策方案和策略，提高决策的精准度和实际效果。线性规划灵敏度分析1、目标函数系数灵敏度分析：目标函数的系数改变会导致等高线图在最优解处移动。如果某个目标系数的增大会使得目标函数在最优解处值变小，那么该目标系数的灵敏度系数为负，反之则为正，灵敏度系数的绝对值越大，该系数对最优解的影响越大。2、约束条件系数灵敏度分析：约束条件的系数改变会导致其约束线的位置和斜率发生变化。如果某个约束条件系数的增大会使得可行解区域变小，那么该约束条件系数的灵敏度系数为负，反之则为正，灵敏度系数的绝对值越大，该系数对最优解的影响越大。3、右端项系数灵敏度分析：右端项的变化会导致可行区域的位置和大小发生变化。如果某个右端项系数的增大会使得可行解区域缩小，那么该右端项系数的灵敏度系数为负，反之则为正，灵敏度系数的绝对值越大，该系数对最优解的影响越大。在实际应用中，线性规划灵敏度分析可以帮助决策者制定合理的决策方案和策略，同时可以提高模型的精度和有效性。其基本思想是通过对模型中参数变化的影响分析，进行正确有效的决策，为企业的决策提供更好的指导。
