敏感度分析表

敏感度分析表（共11篇）

1.敏感度分析表 篇一

市场竞争的敏感性分析

企业总是在竞争中壮大，如果能提前预支竞争对手的信息和策略企业更容易成功！

现企业市场竞争的四个层次分别是：

一、是产品竞争。看谁的产品质量高、功能强、外形好。竞争到一定程度大家的产品差别不大了，就进入了第二轮竞争——市场营销竞争。

二、是竞争。在这一竞争的核心是著名的4P：产品、定价、促销和通路如何进行最佳组合。在上一个层次就是战略竞争。

三、是战略竞争。如何在目标、环境、资源、竞争对手、企业优势之间综合考虑制定出企业的的最佳战略以致胜。

四、是企业文化层次的竞争——最高层次的竞争，企业能够几十年、上百年的成功主要是取决于这一层次的竞争结果，没有良好的企业文化，企业不可能长期生存和制胜。

而当前的网购有几个现象, 从经驗中我发现过去的一些网站竞争指标的敏感性也有变化。

1)当天来当天买的比率在下降。

2)被动网购的比例在增加。

3)现ROI的度量偏重于最后一公里。

4)从着重UV转移到Share of Time, Share of mind

编辑：小胖

2.敏感度分析表 篇二

关键词：对比敏感度,弱视,非弱视眼,双眼作用

弱视是在视觉发育期由于各种原因导致未受到充分的光刺激, 剥夺了黄斑形成清晰物像的机会导致视力降低, 并且无法通过屈光手段进行视力矫正的疾病[1]。在全国3亿儿童中大约有1000万儿童患有弱视[2]。造成弱视最主要的原因为屈光不正、屈光参差、斜视以及形觉剥夺等。对于评价弱视的标准, 目前主要依赖于普通视力表的检查, 但普通的视力检查只是测定人眼在高对比度下识别不同空间频率的视标的能力[3]。对比敏感度 (contrast sensitivity, CS) 检查既能评价对不同大小物体的分辨能力, 又能反映人眼对不同对比度下图形分辨能力的高低, 因而可比较全面地评价视觉质量[4]。既往文献研究表明弱视患儿的CS在中高空间频率有明显缺损, 而低空间频率的缺损不明显[5,6]。本研究通过对不同类型弱视儿童弱视眼和非弱视眼的CS数据进行分析, 探讨不同类型弱视CS的区别。

1 资料与方法

1.1 研究对象

2012年1月至12月在浙江大学医学院附属第二医院眼科中心对103例弱视儿童进行主观验光和CS测试。所有入选儿童年龄在6~13岁, 身体智商均正常, 可配合CS检查并排除其他眼部器质性病变。弱视的诊断及分类参照2011年弱视诊断专家共识[7]。入选儿童依据类型不同分为斜视性弱视, 屈光参差性弱视和屈光不正性弱视。斜视性弱视定义为显性水平性斜视度≥10棱镜度;屈光不正性弱视定义为远视≥3.00D、近视≥6.00D或散光≥2.00D, 且双眼等效球镜度相差≤2.00D;屈光参差性弱视双眼等效球镜度相差≥2.00D。共采集103例弱视患儿的数据, 平均 (8.3±2.2) 岁。其中屈光不正性弱视36例, 平均 (8.3±2.1) 岁;屈光参差性弱视27例, 平均 (8.6±2.2) 岁;斜视性弱视40例, 平均 (8.0±2.2) 岁。三组弱视患者年龄的差异无统计学意义, 两两比较后P值分别为0.57, 0.29, 0.58。

1.2 实验方法

采用OPTEC6500视功能测试仪检测受试者的CS, 检测前对患儿进行屈光矫正。OPTEC 6500是一种基于功能性视力对比度测试的检测仪器, 提供5组不同空间频率的视觉刺激, 分别是1.5、3.0、6.0、12.0、18.0 c/d, 每个空间频率分为9个等级对比度的圆形正弦光栅光斑, 相邻的光斑之间对比度以0.15个对数单位递减, 视角为1.7°;视觉刺激包括三种类型:与水平夹角成75°、90°和105°;平均亮度为85cd/m2;模拟测试距离为6m;测试方法为3选1强迫选择法。受试眼在视力矫正后采用单眼注视, 辨认视觉刺激中的光栅类型, 注意力集中, 每测试一次, 休息1~2min, 然后进行下次测试。

1.3 统计学方法

采用SPSS18.0统计学软件对这三种类型弱视儿童弱视眼在不同空间频率下的CS数据进行统计分析。对各组数据进行K-S正态分布检验, 显示数据不服从正态分布 (在各个空间频率上斜视组P=0.00;屈光不正组P=0.00;屈光参差组P=0.00) , 故采用非参数检验分析各组数据。

2 结果

2.1 斜视性和屈光不正性弱视患者弱视眼和非弱视眼CS比较

斜视性和屈光不正性弱视患者的弱视眼CS在空间频率 (sf=18) 上差异有统计学意义 (P<0.05) , 屈光不正性弱视患者的弱视眼CS高于斜视性弱视患者;斜视性和屈光不正性弱视患者的非弱视眼CS在各空间频率上无显著性差异。见表1。

2.2 屈光不正性和屈光参差性弱视患者弱视眼和非弱视眼CS比较

屈光不正性和屈光参差性弱视患者的弱视眼CS在空间频率 (sf=12, 18) 上差异有统计学意义 (P<0.05) 。非弱视眼的CS在各空间频率上均有显著性差异 (P<0.05) , 屈光参差性弱视患者的非弱视眼CS高于屈光不正性弱视患者。见表2。

2.3 斜视性和屈光参差性弱视患者弱视眼和非弱视眼CS比较

斜视性和屈光参差性弱视患者的弱视眼CS在各空间频率上没有差异 (P>0.05) , 非弱视眼的CS在各空间频率上有显著性差异 (P<0.05) , 屈光参差性弱视患者的非弱视眼CS高于斜视性弱视患者。见表3。

2.4 不同类型弱视患儿的立体视比较

对三种类型的弱视患儿立体视进行SPSS的非参数检验分析, 结果显示, 屈光参差性和斜视性弱视患儿的立体视差异没有统计学意义 (P=0.93) , 而对于屈光不正性弱视患儿来说, 与屈光参差性和斜视性弱视患儿的立体视比较均有显著性差异 (P=0.04, P=0.02) 。见表4。

3 讨论

在我国, 长期以来视觉功能是以视力作为代表, 但视觉功能十分复杂, 它和对比、适应、运动以及颜色等诸多因素都有联系, 在现实生活中, 物体都是有不同对比度以及不同空间频率。例如用Snellen视力表测得视力为20/20时, 只说明在对比度为100%时肉眼所能分辨的最细条纹频率, 因此仍然有可能因为其他视觉通道的缺损而导致看不清楚物体。所以说仅用视力表来检查人眼的形觉功能并不全面。80年代以来, 越来越注意到在视觉功能检测中对比敏感度的变化对视觉检查有其独特的意义。在许多眼病早期阶段中尚未累积到中心视力之前, 其对比敏感度已经有了显著变化。因此, 使用对比敏感度进行视觉功能检测能够更准确和全面的评价弱视眼的视觉功能。

我们的研究表明, 除屈光不正性弱视患儿的非弱视眼对比敏感度在低空间频率上与弱视眼对比敏感度差异无统计学意义外, 斜视性和屈光参差性弱视在各空间频率以及屈光不正性弱视患儿在高空间频率, 非弱视眼对比敏感度均明显高于弱视眼。这符合一般认识, 认为弱视眼由于长期较少接受视觉刺激, 视觉功能明显下降并相对低于非弱视眼。屈光不正性弱视由于弱视眼与非弱视眼相对关系不如斜视性和屈光参差性, 因此在反应视觉神经功能的低对比度区域并未产生明显区别。

屈光不正性弱视患儿的弱视眼对比敏感度高于斜视性弱视和屈光参差性弱视患儿, 而斜视性弱视和屈光参差性弱视弱视眼间则无明显统计学差异。我们认为主要原因是由于屈光不正性弱视的弱视眼相对弱视程度明显高于斜视性弱视和屈光参差性弱视, 其平均视力也好于后者, 且一般可得到充分矫正, 因此, 屈光不正性弱视的弱视眼相应大脑半球皮层受抑制程度远不如斜视性和屈光参差性弱视, 其对比敏感度也相对更高。斜视性弱视与屈光参差性弱视均系黄斑中心凹处的视锐度受损, 使中、高空间频率的对比敏感度下降。这可能是斜视性弱视与屈光参差性弱视最基本的特征, 临床上也发现斜视弱视与屈光参差性弱视往往是同时发病的。而对三种弱视类型立体视的分析结果也显示, 屈光参差性弱视患儿的立体视是三种类型中最差的, 这意味着屈光参差性弱视双眼作用相对于其他两种类型的弱视更异常。Braddick等[8]认为屈光参差性弱视发生的过程中, 形觉剥夺和双眼间异常相互作用均有影响, 这源于弱视患儿双眼间异常的相互作用, 导致非弱视眼在双眼竞争中有更强的优势。因此, 屈光参差性弱视的视觉优势则也更为显著。

参考文献

[1]Huang CB, Zhou J, Lu ZL, et al.Deficient binocular combinationreveals mechanisms of anisometropic amblyopia:signal attenuationand interocular inhibition[J].J vision, 2011, 11 (6) :145.

[2]牛兰俊.规范治疗方法是提高弱视疗效的关键[J].中华眼科杂志, 2003, 39 (12) :705-708.

[3]Weakley DR.The association between nonstrabismic anisometro-pia, amblyopia, and subnormal binocularity[J].Ophthalmology, 2001, 108 (1) :163-171.

[4]Lombardo AJ.Changes in contrast sensitivity after Artisan lensimplantation for high myopia[J].Ophthalmology, 2005, 112 (2) :278-285.

[5]Chatzistefanou KI, Theodossiadis GP, Damanakis AG, et al.Contrastsensitivity in amblyopia:the fellow eye of untreated and success-fully treated amblyopes[J].J AAPOS, 2005, 9 (5) :468-474.

[6]Zele AJ, Pokorny J, Lee DY, et al.Anisometropic amblyopia:spatialcontrast sensitivity deficits in inferred magnocellular and parvoce-llular vision[J].Invest Ophthalmol Vis Sci, 2007, 48 (8) :3622-3631.

[7]中华医学会眼科学分会斜视与小儿眼科学组.弱视诊断专家共识[J].中华眼科杂志, 2011, 47 (8) :768.

3.收益法评估中的敏感性分析 篇三

按照《企业价值评估指导意见（试行）》的规定，在采用收益法评估企业价值，对企业进行经营收益预测时，评估人员应准确反映企业的经营状况和企业特性，不能偏离企业的实际情况。特别是对于关系企业价值评估最终结果的敏感性因素，评估人员应进行重点的关注和分析。评估人员首先应在评估过程中发现影响企业收益的敏感性因素，通过对敏感性因素的分析把握敏感性影响的状况。

二、敏感性分析的理论

敏感性分析是指研究与分析一个系统因周围环境发生变化，而引起状态或输出结果变化的敏感程度的方法。它是用来衡量当某个因素发生变动时，对结果的影响程度。如果某因素在较小范围内发生的变动即会导致结果产生明显变动，即表明该因素的敏感性强，可称之为敏感因素；如果某因素在较大范围内变动时才会影响到结果，可称之为非敏感因素。

三、敏感性分析的运用

1．分析历史收益的敏感因素

评估人员在采用收益法进行评估时，一般是根据企业历史的收益状况对企业未来的收益进行预测。所以，评估人员应首先对企业的历史利润情况进行分析，判断企业利润的敏感因素。

评估人员可以通过建立下面的历史利润敏感性分析模型来实现上述目的，下图为某一企业的历史利润敏感性分析模型：

该模型的2005年年度一列，是企业的历史数据。在模型的最右列，是变动百分比滚动条，移动各影响因素滚动条，改变其变动幅度，就可以了解各个因素变动率及其对利润的单独影响幅度以及多因素对净利润的综合影响及影响幅度。项目中各个因素的变化都会引起企业利润的变化，但是其影响程度是不同的。即这些因素中有敏感因素与非敏感因素。敏感因素是企业主营业务收入、主营业务成本和营业费用。

根据这一模型。可以得出该企业主营业务收入、主营业务成本和营业费用在±15%变动范围内的净利润变动额，具体变动如下图：

根据上述影响结果绘制如下敏感性分析图：

从上图可以发现，在本次分析中主营业务收入对净利润的影响最大，其次是主营业务成本，营业费用的影响最小。

评估人员可以依次对企业历年利润和利润分配表中的因素进行分析，以确定其敏感因素。

在本例中，通过多次分析，确定了该企业净利润敏感因素是主营业务收入。因此，在评估过程中，评估人员应重点关注企业主营业务收入的变动，并对主营业务收入的内在因素进行分析，以确定其中的敏感因素。

2．对敏感因素历史主营业务收入的再分析

由于企业是通过产品销售实现主营业务收入，最终产生净利润，所以应进一步分析产品的本、量、利之间关系的变化对企业净利润的影响。

产品本、量、利之间的关系为：利润=销售量×（单价-单位变动成本）-固定成本

通过建立产品利润敏感性分析模型分析其本量利关系中对利润的敏感因素，分析模型如下图：

在模型中输入主营业务中A产品的相关数值，移动各个影响因素滚动条，即可了解产品各个因素的变动率及其对利润的单独影响幅度，并可以了解多因素对利润的综合影响幅度。当这四个产品因素同时朝着使净利润增加方向变动10%时，可得出下表：

即当销售量单独增加10%时，净利润将增加64.39%；当产品单价单独增加10%时，净利润增加69.89%；当单位变动成本减少10%时，净利润增加54.76%；当固定成本单独减少10%时，净利润增加49.46%。因此，产品单价对净利润的影响最大，敏感性最强。当上述四个因素同时朝着使净利润增加方向变动10%时，则在这一分析模型中能得到净利润为29.54%的增加幅度。

再通过模型继续对企业其他产品进行分析，最后得出该企业主营业务收入因素中的最敏感因素为产品单价。这样，评估人员可以最终判断影响企业净利润的最敏感因素是产品单价。在评估过程中，应关注产品单价的变化，分析净利润预测中影响产品价格的因素与程度，从而正确调整对企业利润的预测。

3．对预测中收益敏感因素的验证

只要在收益法的预测期内，企业的内外部环境没有发生明显变化，特别是没有发生针对敏感因素的变化，则可以依据企业的历史收益数据对企业的未来进行预测，而企业历史净利润的敏感因素仍会在预测收益中体现。这一体现状况可以进行验证，验证步骤如下：

将所预测的第一年的各项数据输入前文中的利润敏感性分析模型得出情况如下图：

根据上述模型也可以得出预测中的企业主营业务收入、主营业务成本和营业费用是敏感因素，下表为次三项因素在±15%变动范围内预测中净利润的变动额：

由上图可以判断，第一年预测收益的敏感因素仍是主营业务收入，但可以看到主营业务收入和主营业务成本对净利润的敏感性差距在变小，对此应注意分析原因。

按上述方法对各年预测数据分别进行检验，则确认企业未来收益预测数据的敏感性因素。

4.敏感度分析表 篇四

某路堑边坡稳定影响因素敏感性分析

路堑边坡稳定性受多种内外因素的影响.运用因素敏感性分析方法,对边坡稳定性有较大影响的因素进行检查和分析,可以确定影响滑坡稳定性的最敏感和较敏感因素,从而更加有针对性地进行滑坡监测和防治工作.为此,本文以广东省某高速公路路堑边坡稳定影响因素敏感性分析为例,在边坡工程地质条件分析的`基础上,首先对影响边坡稳定的因素进行了定性分析,然后从定量的角度对其敏感性进行了分析.

作 者：林贤蓬 周燕聪 作者单位：广东省地质局,七一九地质大队,广东,肇庆,526020刊 名：中国水运(下半月)英文刊名：CHINA WATER TRANSPORT年，卷(期)：9(9)分类号：P692.22关键词：路堑边坡 稳定性 影响因素 敏感性分析

5.敏感度分析表 篇五

项目竣工验收中环境敏感点噪声监测问题分析

摘要：本文探讨了建设项目竣工环境保护验收监测中环境敏感点噪声监测时常遇到的问题,提出了解决这些问题的`对策.有助于提高建设项目竣工环境保护验收监测中环境敏感点噪声监测结果的准确性、科学性、可靠性,更好地为环境管理服务.作 者：徐玉宏 作者单位：阜阳市环境保护监测站,安徽阜阳,236033期 刊：环境与可持续发展 Journal：ENVIRONMENT AND SUSTAINABLE DEVELOPMENT年，卷(期)：2010,35(1)分类号：X820.6关键词：建设项目竣工环境保护验收 噪声监测 敏感点 问题 对策

6.敏感度分析表 篇六

平流层飞艇优化方法和设计参数敏感性分析

平流层飞艇优化设计对飞艇体积、重量、成本、工作能力、承载能力等有重要影响.提出采用总重最小的优化目标对平流层飞艇进行优化,给出了平流层飞艇总体参数估算方法,建立了平流层飞艇优化流程,编制了计算程序,并对平流层飞艇进行了尺寸优化.分析表明:(1)为达到最小代价(总重或成本)的.目标,平流层飞艇设计不能片面追求阻力最小或者浮力最大,应综合考虑浮力与推力,进行尺寸优化;(2)平流层飞艇运行地理纬度、在一年中的运行时段、抗风能力、有效载荷重量、再生燃料电池比能量、蒙皮比重量等参数对飞艇优化设计尺寸有重要的影响.

作 者：姚伟 李勇 王文隽 郑威 YAO Wei LI Yong WANG Wen-jun ZHENG Wei 作者单位：中国空间技术研究院研究发展中心,北京,100094刊 名：宇航学报 ISTIC PKU英文刊名：JOURNAL OF ASTRONAUTICS年，卷(期)：28(6)分类号：V247关键词：平流层飞艇 总体优化 参数分析

7.敏感度分析表 篇七

新时代下电视记者必备的一项素质便是新闻敏感度, 拥有这项素质也是一名电视记者个人能力的一种体现, 该能力主要是指能否准确判断某客观事实是否具备新闻价值。洞察能力很强的新闻记者总能在纷杂多变的各种社会现象中敏捷而且锐利的找到不同寻常的视角, 并且运用手中的摄像机迅速而且准确的捕捉具有代表性的瞬间, 这是新闻敏感度的一种具体表现。足够说明, 新闻敏感度需要综合的判断的同时还需要敏锐的思维。再运用专业性的语言将其一起呈现给受众, 便成一篇生动完整的电视新闻报道。因此, 新闻敏感度从这个意义上说不仅仅只是一种素质能力, 更是把受众带入一个真实可感的现实情境中的良性介质。由此可见, 敏锐灵敏的新闻嗅觉显得尤为重要。那该如何提高新时代电视记者的新闻敏感度呢?概括起来, 大致有以下几种策略途径。

2 关注政事, 增强责任意识

众所周知, 纪实、形象和贴切生活是电视新闻的两大主要特征, 一个优秀的电视新闻记者在具备了普通的抽象以及形象的同时, 往往还具有较为独特的将上述两种思维有机的结合在一起并自如运用到实际的直觉思维, 这种思维则会指引他们随着自己的灵感去抓拍追寻的事物从而挖掘出最真实动人的故事。如果说新闻敏感度是张茶几, 那么政事敏感度就好比茶几的一只脚, 二者相互依托, 很显然政事敏感度对于新闻记者而言是一项最基本的素质。在众多媒体方式中, 电视是大多数老百姓茶余饭后的选择, 换句话说, 大众通过电视这个平台获取了大量的信息, 因此, 诸多的政治大事也是通过这个平台把信息公布公示给大面积受众, 比如中国的国家政策、国际地位、各国的国际关系、政势格局的演变等等。责任意识本身固然不能对新闻记者采集新闻信息的工作起到直接作用, 但是比常人更强烈的责任感使得记者在发现政治新闻时有了很显著的一个优势, 那就是追觅新闻的眼力, 这是至关重要的。新闻可以是趣味的新鲜事, 可以是惊骇的奇葩事, 而如果是国家大事就要格外注意了, 在掌握各个要素的同时还要理性客观的记录真实镜头。记者对政事的关注程度以及责任意识与其新闻敏感度是成正比的, 这同时也说明捕捉信息能动性是从这两个方面开始的。

3 培养预见能力, 不断储备知识

此处的预见是指新闻记者在判断一则新闻的客观价值的同时, 能够对正在不断发展变化的事物情节的未来趋势做出自己的合理主观判断, 并且能够较为迅速的推断出可能发生的受众的反响情况。新闻敏感度在这里的体现便是快速且准确的看到某种现象可能给每一方造成的各种影响, 当然这种敏锐专业的判断要在该新闻事件发生后的第一时间。不妨设想一下, 不具备这种敏感的预见能力的记者对于进行深层次的采访报道便具有相当的难度了。所谓知识的储备, 既是指对整个行业的了解度, 同时也涵盖多次实践的经验以及不断的总结反思。唯有对自己正在做的以及未来将要做的事情有足够的熟悉和了解的过程, 才能在全新的行业、领域里不会感到茫然, 从而游刃有余、张弛自如的去处理解决可能出现的各种突发状况和麻烦, 一则新闻的真正亮点以及蕴藏的内在价值也会由此显现出来。因此, 具有丰富的知识储备之后再运用新闻敏感度去走近社会生活, 不难发现, 生活之中处处隐藏着热点与焦点, 这也是每一个新闻记者应该抓住、关注的重点。当眼前的某一幕与脑海的某个印象突然的偶合, 一则珍贵的好新闻可能就由此而来。久而久之的启发就是这不仅仅是一个偶然, 其实是你充分的了解了整个行业的深层知识之后的一种必然。

4 善于发现, 以小见大

每一件大事都是由无数微小的事物共同组成的, 在一个整体中, 每一个细小的环节都是不能省略的, 越是普通平常的小事有时候在全局中的作用越是关键。新闻记者的敏感也应该体现在这个方面, 即能够从普遍存在的社会现象中挖掘独到的视觉角度, 善于找到别人不易看到的层面, 从而分析出一件不起眼的小事对于一个整体至关重要的作用, 这就需要记者在具有全局观念的同时具有敏感的洞察力。作为一个新闻记者, 首先要明白的受众想要了解什么, 所以一篇从广大人民群众自身的根本利益出发的、从生活中的点滴小事中发掘的社会现象的本质报道才能在众多格式化、形式化的事件案件报道中脱颖而出。人民群众得到了渴望得到的内幕信息, 播报新闻的一大目的已经达到。有心去留意身边的每一件小事, 关注不起眼的细微现象, 勤于思考总结, 大的新闻就在眼前。

另外就是:因为电视新闻记者在采访或拍摄中因为要遵循纪实特点, 对电视记者的要求就不能只局限在抽象思维的过程里, 还要兼具浓郁的形象思维模式, 而且还要有"直觉思维", 这是一种快速地把形象思维和抽象思维结合并用的思维, 也就是"一触即拍"的电视记者的思维。这就需要记者善于发现和累计, 在采访中展现业务能力。

5 结论

如果一篇报道只是单纯的机械枯燥的记录, 亦或是凭空捏造不切实际的幻想, 不论怎样一种情况受众都会觉得它是苍白的, 不能引发共鸣的, 那么电视新闻也就失去了它最直接的价值。归根结底, 新闻敏感度是新时代电视新闻记者需要培养的素质, 培养的关键在于大脑的思想层面的改变。积极的思考永远是最有力的动力, 这是一个较为长期的过程, 需要不断的积累与学习。唯有努力去感知身边的变化, 用心去倾听社会民生, 才能收获到很多的真情实感的社会新闻题材。好的新闻不仅仅是记录在摄像机的镜头里, 还应该记在脑海, 留在心里。

摘要：新闻敏感度是以为优秀记者必备的素质, 它要求记者能够把代表性的新闻现象捕捉, 并呈献给受众。本文主要论述了新闻敏感度的重要性, 分析了当代提高电视新闻记者敏感度的策略与途径。

关键词：电视记者,新闻敏感度,策略途径

参考文献

[1]董桂梅.如何提高新闻记者的新闻敏感性.科技咨询导.

[2]史新旭.新时期下电视记者的新闻敏感性探讨.科技传播.

[3]茹宇峰.电视记者如何增强新闻敏感性.文化·文化产业论坛.

[4]邑帮云.电视记者的新闻敏感性与受众心理分析.中国传媒科技, 2012 (16) .

[5]丹丹.电视记者如何增强新闻敏感性.赤子, 2014 (2) .

[6]林聘.如何提高新闻记者的新闻敏感性.科技咨询导报, 2006 (2) .

8.敏感度分析表 篇八

摘要：以8层钢筋混凝土平面框架结构为例，采用一次二阶矩法、Tornado图形法和数理统计方法研究了pushover分析顶点位移对地震烈度、场地特征、侧向荷载加载模式、结构重量、混凝土强度和弹性模量、钢筋强度和弹性模量等不确定性因素的敏感性.研究表明，pushover分析方法中顶点位移对地震需求曲线的敏感性远远强于对能力曲线的敏感性，因此，在研究概率pushover分析方法时，仅考虑需求曲线的不确定性，忽略能力曲线的不确定性，可大大简化分析复杂程度，并且仍然可以保证分析结果的精度.endprint

摘要：以8层钢筋混凝土平面框架结构为例，采用一次二阶矩法、Tornado图形法和数理统计方法研究了pushover分析顶点位移对地震烈度、场地特征、侧向荷载加载模式、结构重量、混凝土强度和弹性模量、钢筋强度和弹性模量等不确定性因素的敏感性.研究表明，pushover分析方法中顶点位移对地震需求曲线的敏感性远远强于对能力曲线的敏感性，因此，在研究概率pushover分析方法时，仅考虑需求曲线的不确定性，忽略能力曲线的不确定性，可大大简化分析复杂程度，并且仍然可以保证分析结果的精度.endprint

9.店业绩分析表 篇九

2017年总业绩：______________ 2018年总业绩：______________ 2019年总业绩：______________

最近三个月的业绩明细：

____月

业绩：___________

顾客数量：___________ 平均单价：________ ____月

业绩：___________

顾客数量：___________ 平均单价：________ ____月

业绩：___________

顾客数量：___________ 平均单价：________

最近三个月的业绩占比： ___月

店内基础业绩占比：__% 店内项目业绩占比：____% 店内合作类业绩占比：___%

___月

店内基础业绩占比：__% 店内项目业绩占比：____% 店内合作类业绩占比：___%

___月

店内基础业绩占比：__% 店内项目业绩占比：____% 店内合作类业绩占比：___%

最近三个月的店铺活动：

____月

举办活动名称：__________活动参与人员数量：_________活动人均单价：_____ 备注：________________________________________________________________________

____月

举办活动名称：__________活动参与人员数量：_________活动人均单价：_____ 备注：________________________________________________________________________

____月

10.敏感度分析表 篇十

关键词：均匀设计；SP调查；出行方式选择

中图分类号：U491 文献标识码：A 文章编号：1003-5192(2012)04-0075-06

Modeling and Sensitivity Analysis of Travel Choice Based onUniform Design and SP SurveyJING Peng1,2, JUAN Zhi-cai1, JIA Ling-yu3

(1.Antai College of Economics & Management, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200052, China; 2.School of Automobile and Traffic Engineering, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China; 3.School of Economics and Management, Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China)

Abstract:This paper designed the SP survey constructed with uniform design method. Considering the factors that may be differented with the travelers and travel mode, the Logit model for two types basic utility of travel choice was established. The Logit model was verified and calibrated. Afterward, the calibration results of the model are analyzed from various aspects. Finally, the elasticity values for a variety of factors were analyzed the sensitivity of travel choice probabilities. Research shows that the sensitivity of using car for various factors affected is higher. The result proved that it is feasible to guide travelers to choose other travel modes instead of driving cars by the traffic demand management policies.

Key words:uniform design; SP survey; travel mode choice

1 引言

为了调节交通系统的供需平衡，解决日益严重的交通拥挤和由此引发的环境污染等问题，交通领域的学者提出了交通需求管理的概念，其核心就是要通过诱导人们的出行来缓解交通拥挤［1］。主要内容包括：优化交通结构，大力发展公交；实施交通一体化政策，实现各种交通方式的综合运用；进行时间和空间上的交通调控等。因而，交通方式划分及与之相应的出行方式选择模型的研究成为需求管理策略主要研究方向之一。但由于出行方式选择涉及的因素多，加之出行者的习惯、喜好等难以测定的因素的存在，传统的集计建模方法难以准确描述出行者对出行方式选择的过程［2］。非集计分析以实际产生出行活动的个人为单位，对调查得到的数据不进行任何统计处理而直接用于建立模型［3］。因此，根据出行者社会经济属性、出行属性，建立出行者交通方式选择模型，利用模型对出行者出行方式选择行为进行分析，有助于理解其行为准则，并通过科学地制定交通需求管理政策，引导和调控出行者出行方式选择行为，从而到达缓解城市交通拥堵的目的。考虑到通勤活动的方式选择相对稳定，本文主要针对出行者通勤活动的选择方式进行研究。

2. 调查方法

2.1 SP调查

非集计模型的调查可以分为RP（Revealed Preference）调查和SP（Stated Preferene）调查两种。RP调查指的是已完成的选择性行为调查，SP调查为在假设条件下选择主体的选择意向调查［4］。SP数据与RP数据相比有可操作性高、数据误差可调、选择方案集合明确等优点，但也存在可靠性较低的不足。在保证一定精度的前提下，最大限度地精简调查表中被调查者的判断次数，提高交通SP调查的工作效率和结果准确程度，进而保证模型的精度，成为交通SP调查表设计时最为关心的问题。

2.2 均匀设计

通过调查数据是否能够较为精确地建立出行行为模型取决于SP调查情境的设计。为解决设计过程中存在的矛盾，通常采用全面设计和正交设计两种试验设计方法［5］。均匀设计方法是在正交设计基本思想的基础上发展而来的［6］。它同正交设计方法的主要区别在于不考虑试验点整齐可比的特点，只是让试验点在试验范围内充分“均匀分散”。因此，所需要的试验点数目较少，能很好地弥补正交设计的不足。

交通SP调查本质上是一种心理学实验，均衡考虑实验的复杂性和拟获得数据的可靠性，选择5因素5水平的均匀设计实验方案，通过DPS软件以中心化L2-偏差为优化指标进行优化设计，得到中心化L2-偏差值为0.0611的均匀设计规格化表。本次交通SP调查主要是考察在不同情境下出行者对于小汽车和公共汽车两种交通方式的选择行为。结合5因素5水平的均匀设计规格化表，得到关于小汽车和公交选择影响因素实验的均匀设计方案如表1所示。表1中采用数字编码表示公交车上的拥挤程度，由1至5分别表示在公交车上经常有座、偶尔有座、无座但不拥挤、拥挤、非常拥挤。

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如表1中所示，在调查过程中，对每一位被调查者需要询问表1中的5个影响因素组合下对自行车、公交车、小汽车和出租车四种出行方式的选择，从每一位被调查者就会得到5个试验值。本文采用数据来源于北京市2011年街头问卷调查，共发放问卷951份，回收有效问卷312份，得到试验值1560个。

3 出行方式影响因素分析

出行方式选择是指出行过程中出行方式的分配与选择，也即人或物的出行次数在不同出行方式之间的划分。出行者在出行前要考虑出行起迄点之间的各种可用的出行方式，通过判断选出自己最满意的出行方式，出行者具体选择哪一种出行方式，取决于出行者的个人属性，社会经济属性和出行方式属性等因素。上文SP调查的均匀设计实验方案中小汽车和公交出行方式的5个影响因素属于出行方式的属性，为了较为全面考虑对出行者出行方式的影响因素，在SP调查同时还进行了RP调查。出行方式选择影响因素变量如表2所示。

4 模型选择及建立

5 模型标定及解释

5.1 模型标定

在本研究中，主要调查了自行车、公交、出租和小汽车四种出行方式，对调查所得的数据进行建模，利用STATA软件进行回归，为了较为全面地研究各种因素对于出行方式的影响，分别以自行车和小汽车方式作为效用基础项进行回归分析，标定结果表3所示，并列出胜算比（Odds Ratio, OR），其中constant变量为常数项。

从表3可以看出，大部分系数对应的| t |>1.96，说明在95%的检验水平上，这些系数对应的变量所代表的因素对模型的结果都有显著影响。一般认为优度比系数达到0.2以上即可认为模型具有较高的精度［10］，该模型的优度比系数为0.3589，这说明模型的精度是可以接受的。

5.2 以自行车为效用基础项回归模型的解释

（1）个人小汽车拥有量的提高会显著降低选择公交方式出行的效用，拥有车辆越多的出行者越倾向于采用小汽车出行；但是随着燃油费用的上升，对于公交方式影响因素的系数为正，对于小汽车方式的影响因素的系数为负，分别为0.2094和-0.9685，则表明油价能够对公交和小汽车之间出行方式的比例进行调节，并且油价的提高对减少小汽车出行会有更加显著的影响。

（2）公交等车时间和步行到公交站台的时间对于公交方式的出行具有显著负的效用，并且在相同显著水平下，等车时间的系数要小于步行时间，这说明出行者对于等车时间的耐心要小于步行时间。随着等车时间和步行时间的增加，会使出行者更加倾向于采用出租车和小汽车出行。同时，通过数据分析发现公交车上的拥挤程度的提高并不会显著降低公交方式的效用，也不会增加其他出行方式的效用。所以，要倡导公交优先，引导人们选择公交方式出行，提高公交服务水平的关键在于缩短等车时间和步行至站台时间。

（3）在个人属性中，年龄和收入对于公交方式选择的影响不是很显著。年龄越小越倾向于选择出租车和小汽车出行，并且随着收入的提高会显著提高出租车和小汽车方式的效用。收入对于出租车和小汽车出行方式影响的系数分别为0.2543和1.0423，由于模型采用自行车方式作为效用基础项，所以相对于自行车方式而言，收入对于小汽车的影响要大于对于出租车的影响。这点也证明了近年来随着我国居民收入的提高导致小汽车保有量激增，使得小汽车出行比例增长迅猛。

5.3 以小汽车为效用基础项回归模型的解释

（1）从表3中各出行方式的常数项可以看出，在保持其他影响因素不变的前提下，公交、出租和自行车比小汽车出行方式更加能吸引出行者，其中自行车相对小汽车的优势最大。如自行车相对小汽车的常数项为12.6607，表明固定其他影响因素条件下，出行者选择自行车方式的可能性要比选择小汽车大12.6607倍。这表明虽然近年来我国小汽车出行比例增加很快，但从总量上来说非机动车出行方式所占比例仍然较大。

（2）在个人属性中，年龄对于公交和自行车相对于小汽车出行方式的影响显著。由表3，其影响因素系数分别为1.0821和1.1554，说明随着年龄的增长相对于小汽车而言出行者更多可能选择公交和自行车方式。其中，年龄对公交相对小汽车影响的胜算比为2.9507，即年龄每增加一个阶段，采用公交出行比小汽车出行的概率增加了2.9507倍。

（3）在个人属性中随着收入的提高，相对于小汽车出行公交、出租和自行车出行的效用都是显著减少，其回归系数分别为-0.7902、-0.7879和-1.0422。自行车对于小汽车的胜算比为0.3527，即收入每增加一倍，出行者选择自行车放弃小汽车的概率减少64.73%。

5.4 两种不同效用基础项模型的比较

（1）燃油价格的上涨使公交出行相对自行车和小汽车的吸引力是不一样的，其回归系数分别为0.2094和0.7591，说明小汽车和公交之间出行分配比例燃油价格的变动更为敏感。每当油价上调一个档次，选择公交方式出行的概率为选择小汽车出行的2.1364倍。

（2）相对于自行车出行，公交等车时间和前往站台的步行时间对于公交方式的影响要小于相对小汽车出行。即在其他影响因素固定情况下，等车和步行时间每增加一分钟，相对于自行车而言，公交出行概率会减少2%和1.4%；相对于小汽车而言，公交出行概率会减少15%和11.2%。这说明如果公交服务水平降低，出行者可能会更多地流失向小汽车出行。

（3）以自行车为效用基础项模型中收入对于出租方式影响系数为0.2543，而在以小汽车为效用基础项模型中收入对于出租方式影响系统为-0.7879，这说明随着收入的提高，人们在选择出行方式时，在一定概率条件下会按照自行车、出租车和小汽车的次序进行变化。

6 敏感性分析

从表4可以看出，燃油费用变化趋势与公交方式选择概率的变化方向相同，并且弹性值小于1意味着公交方式选择概率变化百分比小于燃油费用价格变化百分比；而与此对应，燃油费用变化趋势与出租和小汽车方式选择概率的变化方向相反，特别小汽车方式对燃油费用弹性值绝对值大于1，表明小汽车方式选择概率变化的百分比要大于费用变化百分比。由于本文研究为SP数据，所以这反应了通常使用小汽车的出行者在心理上对油价的变化是非常敏感的。从各种方式对于收入的弹性值可以看出，在这三种出行方式中小汽车方式选择概率受收入影响最大，收入的增加会使出行者更多倾向于采用小汽车出行；从各种方式对于公交等车和步行时间弹性来看，这两种时间的增加会减少公交方式的效用而增加出租车和小汽车的效用，特别小汽车方式选择对于等车时间为富有弹性，和前文分析的结论一致；各种出行方式选择对出行时间的弹性都为负值，并且以公交弹性值绝对值最小，说明公交受出行时间影响因素较小，和相关研究的结论一致［11］。

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由以上结论定性给出了各种方式选择概率受各因素变化的影响程度，为对影响程度进一步进行定量研究，选取收入和等车时间作为代表分析其对方式选择概率的灵敏度。分别将收入和燃油费用增加和减少10%、20%、30%、40%和50%，观察各种出行方式选择概率变化如图1所示。从图1中的（a）图可以看出，随着收入的增加，公交和出租车出行选择概率微有增加，变化幅度不大，自行车出行概率急剧下降，同时小汽车出行选择概率急剧上升，说明收入对于自行车和小汽车出行选择概率影响程度最大。图（b）中，公交等车时间的增加对公交方式有较大的负面影响，使得出行者倾向于选择小汽车出行，因而公交等车时间对于小汽车和公交出行选择概率影响程度最大，提高公交服务水平，减少等车时间，能减少小汽车出行，提高公交出行比例。

7 结论

本文采用均匀设计的思路设计了关于出行方式选择的SP调查方案，选取了出行者个人属性、社会经济属性和出行方式特有属性作为方式选择的影响因素，考虑到影响因素随出行者和出行方式的变化有所差异，选取CLM模型，分别建立以自行车和小汽车为效用基础项的方式选择概率模型，验证了模型的有效性并对模型进行了标定。效用基础项的差异，使得模型能够从多个角度对各种因素对出行方式选择的影响加以分析，发现油价能够对公交和小汽车之间出行方式的比例进行调节，提高公交服务水平的关键在于缩短等车时间和步行至站台时间，收入对于小汽车的影响要大于对于其他方式等结论。最后采用公交、出租车和小汽车三种出行方式对燃油费用、收入、公交等车时间、步行至站台时间和总出行时间的弹性值，分析了各种方式选择概率对于各种影响因素的敏感性，发现使用小汽车的出行者在心理上对油价的变化非常敏感。然而SP调查的数据仅仅是反应了出行者在各种情境下对某种出行方式的选择意向，在做出实际出行选择时，会因为行为和意向不一致而产生误差，这就需要借助心理学的理论方法，来进一步完善出行方式选择的概率模型，这也是出行行为理论的下一步研究方向。

参 考 文 献：

［1］宗芳,隽志才.基于活动的出行方式选择模型与交通需求管理策略［J］.吉林大学学报(工学版),2007

,(1):48-53.

［2］贾洪飞,龚勃文,宗芳.交通方式选择的非集计模型及其应用［J］.吉林大学学报(工学版),2007,(6):1288-1293.

［3］隽志才,李志瑶,宗芳.基于活动链的出行需求预测方法综述［J］.公路交通科技,2005,(6):108-113.

［4］Tayyaran M R, Khan A M, Anderson D A. Impact of telecommuting and intelligent transportation systems on residential location choice［J］. Transportation Planning and Technology, 2003, 26(2): 171-193.

［5］王方,陈金川,陈艳艳.交通SP调查的均匀设计方法［J］.城市交通,2005,(3):69-72.

［6］方开泰.均匀试验设计的理论、方法和应用——历史回顾［J］.数理统计与管理,2004,(3):69-80.

［7］Marschak J. Binary choice constraints on random utility indications［A］. In Arrow K, ed. Stanford Symposium on Mathematical Methods in the Social Sciences［C］. Stanford University Press, California, 1960.

［8］Train K. Discrete choice methods with simulation［M］. Cambridge University Press, New York, 2003.

［9］Greene H. Econometric analysis ［M］. 6th ed. Prentice-Hall, New Jersey, 2008.

［10］关宏志.非集计模型——交通行为分析的工具［M］.北京:人民交通出版社,2004

［11］黄树森.基于非集计的城市公共交通方式选择模型及灵敏度分析研究［D］.北京:北京交通大学,2008.

11.敏感度分析表 篇十一

在岩质边坡的失稳破坏类型中, 楔形体失稳破坏是一种典型的破坏形式, 也是一种较为复杂的变形模式。因楔形体模块计算, 受控结构面较多, 对其定量计算较为复杂, 需要用三维分析计算才能更为准确的量化其稳定性, 造成在实践工作中推广难度较大。而通过对岩质边坡楔形体各种影响参数的敏感度分析, 可为在实践中判断边坡稳定性时, 提供更为直观、可操作性更强的辅助参考, 来作为判定工具运用。

1 敏感度分析标准

结合工程上常见的边坡类型, 提取在临界状态下边坡的稳定性控制参数, 用边坡楔形体稳定系数变化率 (△Y) 与各个单一参数的相应变化率 (△X) 的关系曲线斜率K做为敏感度进行分析, K=△Y/△X, K值越大说明该参数对边坡的稳定系数越敏感。

2 影响边坡楔形体稳定性的主要参数

从岩质边坡楔形体三维计算分析公式中可看出, 影响边坡稳定性的各个主要变量有:边坡高度、边坡产状、结构面产状、边坡岩体重度、地面荷载与结构面力学性质 (C、Φ) 。边坡岩体重度和结构面力学性质系影响边坡楔形体稳定性的主要控制参数。

3 分析模型建立

边坡产状和结构面产状属边坡楔形体本身的几何尺寸, 为既定的自然模型。本次敏感度分析为设定同一基本自然模型下的参数敏感度分析, 设定模型为一标准模型。边坡高度15m;边坡产状:180°∠90°;结构面A产状:135°∠45°;结构面B产状:225°∠45°。如图1。

4影响岩质边坡楔形体稳定性主要参数的敏感度分析

影响边坡楔形体稳定性的主要参数有:边坡岩体重度和结构面力学性质 (C、Φ值) 。

4.1 岩体重度

通过三维计算, 其它参数不变, 边坡岩体重度发生变化, 影响边坡整体稳定性系数变化的相关曲线如图2。

分析结果:在临界状态处, 边坡稳定系数为1时, K为0.028

4.2 结构面力学性质内聚力C值

通过三维计算, 其它参数不变, 结构面力学性质内聚力C值发生变化, 影响边坡整体稳定性系数变化的相关曲线如图3

分析结果:在临界状态处, 边坡稳定系数为1时, K为0.010。

4.3 结构面力学性质内摩擦角Φ值

通过三维计算, 其它参数不变, 结构面力学性质内摩擦角Φ值发生变化, 影响边坡整体稳定性系数变化的相关曲线如图4统在数字管道的建设过程当中是一个非常重要的环节和步骤, 它是在管道数字化建设当中站控制室的重要应用。因此, 可以说管道站控制已经完全实现了数字化的趋势。

分析结果:在临界状态处, 边坡稳定系数为1时, K为0.015

5 结论

由以上分析结果得出:天然重度K1=0.028, 结构面内聚力C值K2=0.010, 结构面内摩擦角Φ值K3=0.015。用敏感度分析标准判定, 天然重度对边坡的稳定性影响较为敏感, 次之为结构面内摩擦角, 而结构面内聚力的敏感度相对较弱。

分析结果实践应用:天然重度和结构面力学性质与边坡岩体特性和环境工况关系密切。影响天然重度的主要自然因素为降雨, 故降雨是边坡稳定性的一大敏感自然因素。从结构面本身的性状分析, 结构面表面粗糙程度也将影响边坡的稳定性, 表面粗糙说明其内摩擦角较高, 边坡较稳定, 反之边坡稳定性差。

摘要：为了更方便、快速、准确地定性判断岩质边坡发生楔形体的稳定性, 利用极限平衡原理, 分析楔形体受力的平衡条件。从岩质边坡楔形体各种影响参数出发, 通过三维计算分析统计, 运用常规评价标准, 判断各种参数对边坡稳定性的敏感度, 以便在实际工作中采取类比分析。

关键词：岩质边坡,楔形体破坏,稳定性分析,敏感度分析

参考文献

[1]付晓东, 邓建辉.楔形体稳定的定性和定量分析[J].西北水电, 2009 (4) .