基于蒙特卡罗模拟的敏感性分析与随机分析基础
1. 蒙特卡罗模拟敏感性分析
在多准则决策（MCDM）方法中，考虑了七个选择标准来进行敏感性分析，这七个标准分别是：太阳辐射、平均温度、坡度、土地朝向、与城市的距离、与高速公路的距离以及与电力线的距离，且所有选择标准被赋予了相等的权重。
1.1 参数方法
参数方法的具体步骤如下：
1.数据导入：将所有663个替代方案及其相关标准得分的数据导入到Matlab中（表示为(X1, …, X7)）。
2.分布评估：使用Matlab中的 “allfitdist” 函数，在20种分布函数下评估所有标准得分，以获得标准得分的潜在分布（(s1, …, s7)）。
3.最佳拟合分布选择：为每个标准选择具有其参数的最佳拟合分布，并生成相应的函数（(pd1, …, pd7)），该步骤的结果总结在表中。
4.随机抽样：为每个标准模拟1000次随机样本（使用步骤3中找到的分布）。
5.权重选择与计算：选择(Y)的权重，然后计算(Y = \frac{1}{7}(samplex1, …, samplex7))，其中(samplexi)是抽样分布(i)创建的随机样本。
6.指数计算：计算步骤5中找到的1000个样本中每个样本的指数(Y)（(sampleY[1000X663])）。
7.样本均值计算：计算步骤6中每个样本的
