A New computational method of a moment-independent uncertainty importance measure

一つのモーメントに依存しない不確実さ重要度指標の新計算方法

劉 峭; 本間 俊充

Liu, Q.; Homma, Toshimitsu

リスク問題においては、入力変数の不確実さが存在するため、モデルの出力の不確実さを引き起こす。モデルの出力の不確実さにどの入力変数の不確実さがどの程度影響するかを明らかにする研究はグローバル感度解析である。Borgonovoは理想的な不確実さ重要度指標はグローバルで、モデルに依存せず、かつモーメント独立であることを指摘し、という新しい重要度指標を提出した。このの計算方法は、二つの確率密度関数間の面積を計算することによって求められる。著者らはこの計算方法を分析し、二つの確立密度関数間の面積はこれらの確率密度関数の交点における、対応する累積確率関数間の垂直方向の距離の代数和の2倍に等しいとの結果を得た。したがって、著者らはDeltaを求める新しい計算方法を提出した。二つの例を用いて、提案した新計算方法の有効性を示した。

The uncertainty of input parameters are transferred through the model to the output and leads to the issue of output uncertainty. The study of how the uncertainty in the model output can be apportioned to the uncertainty in the inputs is the job of sensitivity analysis. In this paper, the authors analyzed a newly proposed uncertainty importance measure, Delta. The core calculation method of Delta is based on the measurement of the area between the conditional PDF (Probability Density Functions) and the unconditional PDF of the model output. The authors found that the area between these two PDFs is equivalent to two times of the algebraic sum of the vertical deviations between their corresponding CDFs at the intersection points of these two PDFs. Therefore, the author proposed a new method to calculate Delta. The applicability of this new method is proved by applying it to two test models.