巴萨利模型中的敏感性分析是用来评估模型输出结果对输入参数变化的敏感程度。通过敏感性分析，可以帮助管理者了解不同变量对最终结果的影响程度，从而做出更好的决策。
进行敏感性分析的一种常用方法是参数扫描法。具体步骤如下：
确定模型的输入参数：首先需要明确模型中的所有输入参数，包括影响模型输出结果的各种变量。确定参数范围：对每个输入参数，确定一个合理的参数范围，包括最小值和最大值。设定步长：确定参数扫描时的步长，即每次改变参数的大小。执行参数扫描：按照设定的步长，对每个输入参数在其设定的范围内进行变化，重新运行模型，观察输出结果的变化。分析结果：根据参数扫描的结果，可以得出不同输入参数对输出结果的影响程度，识别哪些参数对模型输出最为敏感，从而制定相应的决策策略。举个例子，假设一个公司要制定价格策略，可以使用巴萨利模型进行敏感性分析。输入参数可能包括成本、市场需求、竞争对手价格等因素。通过参数扫描法，可以分析不同输入参数对销售额、利润等输出结果的影响，帮助公司制定最优的价格策略。