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劉 峭; 本間 俊充
no journal, ,
リスク問題においては、入力変数のばらつきが存在するため、モデルの出力のばらつきを引き起こす。モデルの出力の不確実さにどの入力変数のばらつき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、二つの確率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。これに基づき、著者らはを求める新しい計算方法を提出した。分析により、この計算方法はBorgonovoの計算方法よりの計算精度を改善できることを示唆した。
本間 俊充; 劉 峭
no journal, ,
リスク問題を評価する際、出力変数の不確実さ問題は回避できない。不確実さ重要度指標は、入力変数のばらつきがどの程度出力変数に寄与するかを評価するための指標である。これまでには、平均値をベースにした指標や分散をベースにした指標など、数多くの重要度指標が提出された。これらの重要度指標の長所と短所を分析したうえで、著者らは新しい重要度指標を提案した。新指標は、出力変数の累積確率分布の変化自体を取り扱うモーメント独立なものである。モンテカルロ手法に基づき、この新指標の計算方法も提案し、二つの例を用いて、提案した新指標による計算結果の安定性を示した。