在数据分析和建模领域中，拟合直线是一种常见的操作，用于描述两个变量之间的线性关系。然而，在实际应用中，数据可能会受到噪声或异常值的影响，这可能导致模型对输入数据的变化非常敏感。这种敏感性通常被称为“灵敏度”，它反映了模型输出对于输入变化的反应程度。

为了评估拟合直线的灵敏度，我们可以从以下几个方面进行考量：

1. 残差分析：通过计算拟合直线与原始数据点之间的距离（即残差），可以初步判断模型对数据波动的响应情况。如果残差较大，则说明模型可能不够稳定，容易受到个别异常点的影响。

2. 参数估计误差：利用最小二乘法或其他优化算法得到的斜率和截距等参数本身也可能存在不确定性。可以通过计算这些参数的标准误来衡量它们的精确度。标准误越小，表示模型参数估计得越准确，从而提高了整体稳定性。

3. 交叉验证：采用k折交叉验证技术，将数据集分成训练集和测试集多次重复实验，并记录每次训练后所得直线与测试集中数据点之间偏差的最大值作为灵敏度指标之一。

4. 鲁棒性测试：人为引入少量扰动至输入变量，并观察输出结果是否发生显著改变。若发现即使是很小幅度的变化都会导致明显差异，则表明该模型较为脆弱，缺乏鲁棒性。

5. 相关系数检验：除了考虑数值上的差异外，还可以借助皮尔逊相关系数等统计量进一步考察两组变量间是否存在强正相关或者负相关关系。较高的相关系数意味着两者间联系紧密，反之则暗示可能存在其他因素干扰了正常的线性趋势。

综上所述，当我们需要量化一条拟合直线对于输入数据变化的敏感程度时，可以从多个角度出发综合考虑上述提到的各项指标。值得注意的是，在具体实践中还需结合应用场景特点灵活选择适合的方法组合以达到最佳效果。此外，随着机器学习技术的发展，越来越多先进的算法被应用于此类问题的研究当中，为我们提供了更多可能性去探索更加高效且可靠的解决方案。