[论文解读] sensobol: an R package to compute variance-based sensitivity indices

Arnald Puy, Samuele Lo Piano+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 22, 2021

Forest ecology and management被引用 29

一句话总结

这篇论文介绍 sensobol，这是一个用于计算基于方差的灵敏度指标的 R 包，详细说明了它在敏感度分析中的目的和范围。

ABSTRACT

The R package "sensobol" provides several functions to conduct variance-based uncertainty and sensitivity analysis, from the estimation of sensitivity indices to the visual representation of the results. It implements several state-of-the-art first and total-order estimators and allows the computation of up to third-order effects, as well as of the approximation error, in a swift and user-friendly way. Its flexibility makes it also appropriate for models with either a scalar or a multivariate output. We illustrate its functionality by conducting a variance-based sensitivity analysis of three classic models: the Sobol' (1998) G function, the logistic population growth model of Verhulst (1845), and the spruce budworm and forest model of Ludwig, Jones and Holling (1976).

研究动机与目标

• 介绍 sensobol R 包及其在计算基于方差的灵敏度指标中的作用。
• 描述 sensobol 的设计与能力，以用于实际的敏感度分析。
• 讨论使用 sensobol 进行敏感度分析的潜在应用与益处。

提出的方法

• 开发一个 R 包（sensobol），用于计算基于方差的灵敏度指标。
• 讨论实现细节和估计 Sobol 型指标的核心功能。
• 提供关于使用和解读 sensobol 产生的灵敏度指标的指南。

实验结果

研究问题

• RQ1 sensobol 包为方差基的灵敏度分析提供了哪些函数？
• RQ2 sensobol 如何促进灵敏度指标的估计与解读？
• RQ3 在何种情境或应用中，sensobol 对研究人员最有用？

主要发现

• 在所提供摘录中未给出明确的定量结果。
• 本文侧重于介绍一个用于基于方差的灵敏度指标的 R 包，而非报告经验证的发现。