敏感性分析

当平均需求每周波动在1附近时，敏感性分析揭示了最终结果的变化规律。假设需求以泊松分布形式呈现，其均值λ随着技术进步可能增长或减少10%，导致失去销售机会的概率相应增减约12%。

在MySQL中，数据库名、表名和别名的大小写敏感性取决于操作系统的文件系统。在Windows系统中，大小写不敏感；而在Linux系统中，则区分大小写。 为了避免大小写敏感性问题，建议在创建数据库、表和别名时统一使用小写字母，并在SQL语句中也使用小写字母引用它们。 您可以通过修改 lower_case_table_names 系统变量来控制表名的大小写敏感性。 lower_case_table_names=0：区分大小写（默认值） lower_case_table_names=1：不区分大小写 lower_case_table_names=2：创建表时使用小写，但查询时区分大小写 需要注意的是，修改 lower_case_table_names 变量需要重启MySQL服务才能生效。

SAFE工具箱提供了一套函数集，专门用于执行全局敏感性分析。它支持多种方法，包括基本效应测试、区域敏感性分析、基于方差（Sobol'）的敏感性分析和PAWN方法。最初，SAFE是为Matlab和Octave环境开发的（Pianosi等人，2015年），后来也扩展到R和Python中。该工具箱通过这些方法帮助研究人员评估模型输入参数对输出的影响。

这份Python和Matlab代码计算基于方差的Sobol指数，是流行的特征选择和降维算法的一部分。

洪水是全球主要灾难之一，尤其在巴基斯坦北部频繁发生。本研究通过Landsat-7影像和现场调查，评估了洪水在Charsadda地区各分区及条件因子的影响。总共确认了161处洪水位置，将其分为129个训练数据和32个验证数据，用于模型训练和验证。研究使用了高程、坡度、曲率等九个条件因子绘制了洪水敏感性图，并通过信息价值法与洪水清单图关联。最终的预测率和成功率曲线显示，模型A的预测率为99.47％，成功率AUC为95.03％，划分了五个磁化率区。

利用电力工单数据，通过熵权法、主成分分析和决策树算法，识别潜在投诉倾向客户和计划停电敏感客户。为服务资源调度和应对措施提供依据，提升服务精度和减少投诉压力。

利用MATLAB强大的数学计算和仿真能力，可以高效地实现局部敏感哈希算法（LSH）。LSH算法通过将高维数据点映射到低维空间，并保证相似的数据点在映射后依然保持接近，从而实现快速近邻搜索。 在MATLAB中，可以使用各种工具箱和函数来实现LSH算法，例如 Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了创建和操作哈希表的数据结构。 通过编写MATLAB代码，可以定义不同的哈希函数、距离度量方法以及碰撞处理策略，从而构建适合特定数据集和应用场景的LSH算法。

MATLAB中变量名区分大小写，可通过命令casesen on/off进行设置。如果需要区分大小写，使用casesen on；否则使用casesen off。此外，MATLAB允许直接赋值使用未先声明的变量。

Char和Varchar在忽略大小写的搜索中表现一致，但使用BINARY关键字后，会区分大小写。例如：SELECT * FROM test WHERE first_name = 'Nokia';SELECT * FROM test WHERE first_name = 'NoKIA';以上两条查询结果相同。若要区分大小写，可以使用BINARY关键字修改列类型：ALTER TABLE test CHANGE first_name CHAR(10) BINARY;

基于数理统计和'三率'法,对煤钻屑瓦斯解吸指标Δh2、瓦斯涌出初速度q和钻屑量S进行敏感性分析,确定煤与瓦斯突出预测的敏感指标。