敏感性分析法是一种用于评估模型对输入参数变化的敏感性的分析方法。

它的主要任务是确定模型输出对输入参数变化的敏感性程度，即了解模型的输出结果如何随着参数变化而变化。在某些应用中，敏感性分析还可以用于确定哪些参数对模型输出的影响最大，帮助决策者做出更准确的决策。下面是敏感性分析法的具体步骤：

1. 确定目标：确定敏感性分析的目标，即要评估模型的哪些方面的敏感性。

2. 定义输入参数范围：确定输入参数的变化范围，并确定参数的取值间隔。通常，参数的取值范围可以根据实际情况或经验知识进行设定。

3. 设计实验：根据输入参数的范围，设计一组实验条件。每个实验条件对应一组参数取值。

4. 运行模型：使用设计好的参数取值组合，运行模型，并记录相应的输出结果。

5. 数据分析：根据实验结果，使用合适的统计方法或敏感性分析技术，分析输入参数对输出结果的影响程度。常用的分析方法包括相关系数分析、方差分析、回归分析等。

6. 结果解释和应用：根据敏感性分析的结果，解释模型对不同输入参数的响应，确定哪些参数对模型输出具有重要影响。这些结果可以用于模型的改进、优化或决策制定。总之，敏感性分析法通过设计实验、运行模型和数据分析来评估模型对输入参数的敏感性，帮助理解模型的行为和影响因素，并为决策提供依据。