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敏感性分析一般步骤由以下几部分组成： 1.数据准备：首先，要获得所需的数据，找到需要分析影响的因素，从实际应用中获取相关数据，准备好分析所需技术。 2.建模：从多种模型中选择适合当前敏感性分析的模型，根据模型建立基本关系，计算出响应变量与因变量之间的关系。 3.参数估计：根据计算出来的关系，进行参数估计，定义响应变量与因变量之间的估计函数，实现对参数的估计。 4.分析：分析出的影响因素的重要程度，看看哪些因素会对响应变量产生显著的影响，并计算响应变量同因变量的关系，用计算公式R^2=1-SSR/SST来表述。 5.结果确认和验证：通过不同的指标和评价方法，对分析结果进行确认测试，看看分析结果的准确性。 其中，R^2是反映响应变量与因变量之间线性关系程度的指标，SSR代表残差平方和，SST是总平方和，R^2取值范围介于0-1之间，当R^2取值越大(比如超过0.7以上)，表示响应变量和自变量之间的线性关系越强。 另外，还可以利用拉格朗日乘数法来求解通过敏感性分析准确的模型的参数，从而使结果更加强壮，也就是最小二乘法的等式，是在求解参数的过程中，采取拉格朗日乘子法时的矩阵形式：XTXa=XTb，其中，a与b分别是模型参数矩阵和数据矩阵，X为响应变量和因变量矩阵，T表示转秩。通过求解该等式可以获得准确的模型参数，从而验证响应变量与因变量之间的关系。 拓展知识：最近几年，随着习得性算法的发展，深度敏感性分析及应用也受到越来越多的关注，深度敏感性分析能够从更深层次分析响应变量与因变量之间的关系，从而对敏感性分析的结果提供更可靠的依据。