sens_morris — MULTIVAR `sensitivity` op

• Datenarten: design × signal → table

• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.sens_morris(design=None, y=None, negligible=0.05) -> 'dict' (die Implementierung direkt: import sensitivity; sensitivity.sens_morris(design=None, y=None, negligible=0.05) -> 'dict'; aus dem Register: opsmultivar.get("sens_morris"))

Verwendung

Morris-Elementareffekte -> mu, mu*, sigma je Faktor (Morris 1991; mu* Campolongo et al. 2007).

> Die ausführliche Beschreibung unten ist der Originaltext — Zusammenfassung und Überschriften sind übersetzt.

design must come from doe_morris (its trajectory bookkeeping is used) and y holds the model output for its rows in order. For trajectory t and step s that moves factor i by ±delta: EE_i = (y_s - y_{s-1}) / (±delta) in unit-cube units, and also per natural unit of the factor (ee_natural; on a log-scale factor the step is in log10 units).

mu (mean EE) can cancel when effects change sign; mu_star (mean |EE|) does not and is the ranking measure; sigma (standard deviation, ddof = 1) is large when the effect depends on where the other factors are (non-linear or interacting). class per factor: negligible (mu* below negligible x the largest mu*), linear/additive (sigma < 0.1 mu*: the effect is the same everywhere — a convention of this op, stated), otherwise non-linear or interacting.

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie design_of_experiments

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• sensitivity_tour — py -3.11 examples/sensitivity_tour.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `table` als Eingabe)

—

Gleiche Kategorie (`sensitivity`)

doe_morris · doe_saltelli · sens_sobol

*Provenance: sensitivity.py — MULTIVAR Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

sens_morris — MULTIVAR sensitivity op