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A análise de sensibilidade é um método de análise que é usado para identificar quantas variações nos valores de entrada de uma determinada variável afetarão os resultados para um modelo matemático. A análise de sensibilidade pode ser aplicada em várias disciplinas diferentes, incluindo análise de negócios, estudos ambientais, engenharia, física e química.

A análise de sensibilidade está preocupada com a incerteza inerente aos modelos matemáticos em que os valores das insumos utilizados no modelo podem variar. É a ferramenta analítica complementar para análise de incerteza, e as duas são freqüentemente usadas em conjunto. Todos os modelos compostos ou estudos feitos para tirar conclusões ou inferências para decisões políticas são baseados em premissas quanto à validade dos insumos utilizados nos cálculos. Por exemplo, na avaliação de equivalência patrimonial, o rácio Retorno sobre ativos (ROA) assume que um cálculo válido e preciso dos ativos de uma empresa pode ser alcançado e que é razoável analisar lucros ou retornos em relação aos ativos como meio de avaliar uma empresa para fins de investimento.

As conclusões extraídas de estudos ou cálculos matemáticos podem ser significativamente alteradas, dependendo de coisas como a forma como uma determinada variável é definida ou os parâmetros escolhidos para um estudo. Quando os resultados de um estudo ou cálculo não mudam significativamente devido a variações nos pressupostos subjacentes, eles são considerados robustos. Se as variações nos insumos ou premissas fundamentais alteram significativamente os resultados, a análise de sensibilidade pode ser empregada para determinar como as mudanças nos insumos, definições ou modelagem podem melhorar a precisão ou a robustez dos resultados.

Em um contexto de negócios, a análise de sensibilidade pode ser usada para melhorar as decisões tomadas com base em determinados cálculos ou modelagem. Uma empresa pode usar análise de sensibilidade para identificar os melhores dados a serem coletados para análises futuras, avaliar os pressupostos básicos referentes ao investimento e ao retorno sobre o investimento (ROI), ou para otimizar a alocação de ativos e recursos. Um exemplo simples de análise de sensibilidade utilizada nos negócios é uma análise do efeito de incluir uma determinada informação na publicidade de uma empresa, comparando resultados de vendas de anúncios que diferem apenas na inclusão ou não da informação específica.

Os modelos de computador são comumente usados ​​na previsão climática, climática e climática. A análise de sensibilidade pode ser usada para melhorar esses modelos, analisando como vários métodos sistemáticos de amostragem, insumos e parâmetros do modelo afetam a precisão dos resultados ou conclusões obtidos dos modelos de computador.

As disciplinas de física e química empregam frequentemente análises de sensibilidade para avaliar resultados e conclusões.A análise de sensibilidade mostrou-se particularmente útil na avaliação e ajuste de modelos cinéticos que envolvem o uso de várias equações diferenciais. A importância de vários insumos e os efeitos da variância nas entradas sobre os resultados do modelo podem ser analisados.

É uma prática padrão na engenharia usar modelos de computador para testar o projeto das estruturas antes de serem construídas. A análise de sensibilidade ajuda os engenheiros a criar projetos mais confiáveis ​​e robustos, avaliando pontos de incerteza ou grandes variações nas possíveis entradas e seus efeitos correspondentes na viabilidade do modelo. O refinamento de modelos de computador pode afetar significativamente a precisão das avaliações de coisas como a capacidade de estresse da ponte ou os riscos de tunelamento.