Question

我在自定义函数上运行SaLib，并收到以下输出：

{'S1': array([0.12899883, 0.76176135]),
 'S1_conf': array([0.28196636, 0.71331346]),
 'S2': array([[nan, -0.05734368],[nan,nan]]),
 'S2_conf': array([[nan, 0.37239091],[nan,nan]]),
 'ST': array([0.0908465 , 0.61461588]),
 'ST_conf': array([0.15045759, 0.45453896])}

我该如何具体解释S1和ST输出？

我的印象是S1或ST都应该加1，但显然这不是我的情况。

我是否假设我的输出差异的9％和61.4％是由input1和input2确定的？还有我的问题中未定义的其他输入的剩余方差？

Answer 1

一阶索引S1仅考虑与该变量的方差（不与其他变量交互）。总订单指数ST解释了输入的差异以及给定输入与其他输入之间的相互作用。通常，S1值之和应小于1，ST值之和应大于1。（post可能有助于解释。）

在您的示例中，9％的方差可归因于单独的input1和input1-input2交互。同样，只有61％的方差可归因于单独的input2和input1-input2交互。 S1_conf和ST_conf表明指数的估计存在高度不确定性。很难报告具有如此大不确定性的指数。

为了获得更可靠的估计，应该增加样本大小，可能增加10倍或更多。如果没有关于您所使用的模型类型的更多信息，就很难确定除了采样不确定性之外还会导致这些结果的原因。

如何解释SaLib输出？

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