参数灵敏度分析

在投资决策中，了解风险与预期回报之间的关系至关重要。通过调整预期回报率目标，并观察投资组合风险（回报率方差）的变化，投资者可以做出更明智的决策。 本案例利用 MATLAB 软件对投资组合优化模型进行参数灵敏度分析。通过设置回报率目标值在 0.09 到 0.234 之间变化，步长为 0.002，我们可以绘制出风险随预期回报变化的曲线。 具体步骤如下：1. 加载模型数据，包括股票预期回报率和协方差矩阵。2. 初始化参数，例如回报率目标起始值和步长。3. 使用循环结构，逐步增加回报率目标值。4. 在每次循环中，求解投资组合优化问题，得到最优投资比例和对应的风险。5. 将结果保存，并绘制风险-回报曲线。 通过观察风险-回报曲线，投资者可以直观地了解不同预期回报率目标下的风险水平，从而选择合适的投资策略。

灵敏度分析假设：对于N个样本和3个特征属性F1/F2/F3，依次计算它们的均值和标准差。将(m1, m2, m3)作为输入，模型输出为M。若要评估F1的影响，输入变为(m1+δ1*10%, m2, m3)，输出为M+ΔM1。通过比较三个特征属性对输出的影响结果来分析灵敏度。

这是关于使用MATLAB进行NoahMP队列调度代码的灵敏度分析。

图7.38展示了中国邮政e邮宝、e包裹、e特快ems API的灵敏度分析结果。完成灵敏度分析后，点击工具栏按钮保存设计，并选择主菜单【File】→【Close】命令关闭当前工程设计。统计分析表明，设计参数容差对微带线的特征阻抗影响显著。例如，在width = 0.806 mm，height = 0.5 mm时，微带线的特征阻抗约为50 Ω，但由于制造工艺限制，实际生产中会存在一定的误差。

在MATLAB开发中，设计了一个包络检测器，该检测器的输入参数包括消息信号频率Fm、载波频率Fc和灵敏度因子Ka。通过优化，得到了最佳的时间常数TauOptimum。例如，调用函数EnvelopeDetection(2000, 40000, 0.5)，可以计算出TauOptimum的数值。

一、适应度函数参数FITNESS FUNCTION—定义适应度函数极小化问题的适应度函数句柄，一般格式为@OBJFUN，其中OBJFUN.M是极小化问题适应度函数的M文件。在使用GATOOL之前，先用MATLAB的M文件编辑器进行编辑。 NUMBER OF VARIABLES—适应度函数中独立的变量个数。

使用Matlab进行参数检验，深入理解其在数理统计中的应用。

本次调查研究共收集问卷XXX份，剔除无效问卷XX份，问卷有效率XXX%。本次调查研究共设置21道题，其中人物画像设置6题（1-6题），两道多选题（7-8题），量表题13道（9-21题），量表题包含四个维度。在定量分析之前，通过描述性统计分析对人物画像进行分析。（此部分可加入差异分析，如卡方分析、方差分析等方法，但未做）。一般而言，完整的分析常用的是探索性因子分析与验证性因子分析，但在很多不严格的研究中，会使用KMO来验证效度。严格来说，KMO不够严谨，不建议直接使用，推荐进行探索性因子分析与验证性因子分析（后期出文章模板），如果要求不严格，也可以直接使用KMO分析。

之前上传的7自由度整车模型的参数文件，下载后用Matlab打开即可运行整车模型。

第六章参数估计习题6.1中，对三种统计量进行了无偏性验证和有效性比较，结论是它们均为总体均值µ的无偏估计。然而，仅有第一种估计在方差存在时表现出较差的有效性。此外，讨论了参数θ的无偏估计性质及其在方差条件下的影响。