A análise de sensibilidade é um método de análise usado para identificar quanta variação nos valores de entrada para uma determinada variável afetará os resultados de um modelo matemático. A análise de sensibilidade pode ser aplicada em várias disciplinas diferentes, incluindo análise de negócios, investimentos, estudos ambientais, engenharia, física e química.
Análise sensitiva
A análise de sensibilidade preocupa-se com a incerteza inerente aos modelos matemáticos, em que os valores para as entradas usadas no modelo podem variar. É a ferramenta analítica associada à análise da incerteza, e as duas são frequentemente usadas juntas. Todos os modelos compostos ou estudos executados para tirar conclusões ou inferências para decisões políticas baseiam-se em suposições sobre a validade dos dados utilizados nos cálculos. Por exemplo, na avaliação do patrimônio, a taxa de retorno sobre ativos (ROA) pressupõe que um cálculo válido e preciso dos ativos de uma empresa possa ser calculado e que seja razoável analisar lucros ou retornos relativos a ativos como forma de avaliar um empresa para fins de investimento.
As conclusões tiradas de estudos ou cálculos matemáticos podem ser significativamente alteradas, dependendo de como uma determinada variável é definida ou dos parâmetros escolhidos para um estudo. Quando os resultados de um estudo ou cálculo não mudam significativamente devido a variações nas premissas subjacentes, eles são considerados robustos. Se variações nas entradas ou suposições fundamentais alteram significativamente os resultados, a análise de sensibilidade pode ser empregada para determinar como as alterações nas entradas, definições ou modelagem podem melhorar a precisão ou robustez de qualquer resultado.
Retorno do Investimento
Em um contexto de negócios, a análise de sensibilidade pode ser usada para melhorar as decisões com base em determinados cálculos ou modelagem. Uma empresa pode usar a análise de sensibilidade para identificar os melhores dados a serem coletados para análises futuras, a fim de avaliar premissas básicas em relação ao investimento e retorno do investimento (ROI) ou otimizar a alocação de ativos e recursos. Um exemplo simples de análise de sensibilidade usada nos negócios é uma análise do efeito de incluir uma certa informação na publicidade de uma empresa, comparando os resultados de vendas de anúncios que diferem apenas na inclusão ou não de uma informação específica.
Modelos de computador são comumente usados em previsão climática, ambiental e de mudanças climáticas. A análise de sensibilidade pode ser usada para melhorar esses modelos, analisando como vários métodos de amostragem sistemática, entradas e parâmetros do modelo afetam a precisão dos resultados ou conclusões obtidas dos modelos de computador.
As disciplinas de física e química freqüentemente empregam análise de sensibilidade para avaliar resultados e conclusões. A análise de sensibilidade provou ser particularmente útil na avaliação e ajuste de modelos cinéticos que envolvem o uso de várias equações diferenciais. A importância de várias entradas e os efeitos da variação nas entradas nos resultados do modelo podem ser analisados.
Refinando modelos de computador
É prática padrão na engenharia usar modelos de computador para testar o design de estruturas antes de serem construídas. A análise de sensibilidade ajuda os engenheiros a criar projetos mais confiáveis e robustos, avaliando pontos de incerteza ou amplas variações nas possíveis entradas e seus efeitos correspondentes na viabilidade do modelo. O refinamento de modelos de computador pode afetar significativamente a precisão de avaliações de coisas como a capacidade de estresse da ponte ou os riscos de tunelamento.
