敏感性分析的临界值通常用于评估一个模型的参数或输入变量在多大程度上影响模型的输出结果。

临界值是指当参数或输入变量的值超过或低于某个特定阈值时，模型的输出结果将发生显著变化。以下是一种常见的求解敏感性分析临界值的方法：

1. **确定敏感性分析的输出指标：** 首先，确定需要进行敏感性分析的模型输出指标，例如某个关键变量的值或模型的性能指标。

2. **确定输入参数或变量：** 确定影响模型输出的参数或输入变量。这些变量可能是模型的参数、外部输入数据等。

3. **选择敏感性分析方法：** 选择适当的敏感性分析方法，例如参数扰动法、Monte Carlo模拟等。在这种情况下，通常使用参数扰动法。

4. **进行参数扰动：** 对选定的参数或输入变量进行扰动，即将其值增加或减少一个小量。这个小量可以是固定的百分比或绝对值，具体取决于问题的特性。

5. **计算模型输出：** 分别使用扰动前后的参数值，计算模型的输出结果。

6. **确定临界值：** 当模型输出的变化超过某个预先设定的阈值时，认为参数或输入变量的变化具有显著影响。这个阈值通常由问题的背景知识或业务需求来确定。

7. **进行灵敏度分析：** 根据扰动前后的模型输出结果，进行灵敏度分析，确定哪些参数或输入变量的变化对模型输出影响较大，即超过了预设阈值的参数或变量。请注意，以上步骤中的具体数学计算和阈值的设定需要根据具体问题和模型来确定。在实际应用中，可以借助数值计算工具和模拟方法来进行敏感性分析，帮助确定临界值。