敏感性分析的试验应用于众多工程领域中，并在经济学、生物学等其他学科的某些领域，也经常需要这一类试验．　　不同产品，对于外界刺激，都会有反应．但是如何判断刺激量是否对结果有影响，就是敏感性分析的任务．对应刺激量是否发生的概率，需要做一定的研究，其概率分布被称为响应分布．过去的敏感性分析试验方法中，仅仅关注这个变量对指标是否影响巨大，影响大就考虑，而对于是否发生的概率研究较少。在实际应用中，人们关注点不只是寻找敏感性因素，更关注产品在其能量输出、响应的延迟时间等多种因素下影响发生的概率，进而指导接下来的工作．只有这些都达标了，才会被认为是成功作用．工程设计中，理想水平即不低于概率P作用成功的试验水平．　　本文针对估计理想水平的实际问题，在对比了以往敏感性试验方法的基础上，通过序贯试验来改进估计概率P的值，同时考虑响应后的输出、延迟时间等综合效应，改进原有模型的基础上，来考虑敏感性分析的概率问题，以达到需要的效果．文中第三章详细证明并讲解了这种方法，第四章通过模拟验证了新方法的估计效果.