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A.Saltelli*; T.H.Andres*; 本間 俊充
Computational Statistics & Data Analysis, 20, p.387 - 407, 1995/00
被引用回数:42 パーセンタイル:89.68(Computer Science, Interdisciplinary Applications)本報告では、感度解析における正確さと再現性の観点から反復部分因子法(IFFD)の性能評価を行った。その結果、IFFDは十分大きなサンプル数では高い再現性を示した。また、モデル出力と入力間の2次の効果を検出できる点で線形手法より優れているが、それ以上のオーダーの効果を扱う点では問題がある事が明らかとなった。
A.Saltelli*; T.H.Andres*; 本間 俊充
Computational Statistics & Data Analysis, 15(2), p.211 - 238, 1993/00
モデル出力の感度解析とは、モデル予測と入力パラメータの関係を解析することである。この報告書では、いくつかの既存の解析手法と新しく提案されたHoraとImanの手法及び繰返し一部実施法を比較した。特に、手法の再現性と正確度について調べた。核廃棄物の地層処分の性能評価に用いるモデルを対象に上記の手法を解析した結果、HoraとImanの手法は計算コストが大きいという欠点はあるが、手法自体は竪固で特にモデルの非単調性に対しても有効であることが分かった。繰返し一部実施法については、再現性は解析した手法の中で最も良かったが、正確度に関しては今後の課題である。
A.Saltelli*; 本間 俊充
Computational Statistics & Data Analysis, 13(1), p.73 - 94, 1992/01
被引用回数:35 パーセンタイル:89.33(Computer Science, Interdisciplinary Applications)複雑なモデルの出力に関する感度解析を行う際の困難な点について議論を行なった。モデルをブラックボックスとして扱い幾つかのノンパラメトリック統計手法を用いてモデル出力の重要度を求めた。対象としたモデルはOECD/NEA主催の確率論的システム評価コードユーザグループで出された廃棄物処分の安全解析に関するものである。システムに影響を及ぼす大きな不確かさのため、普通この種の問題では、入力パラメータの不確かさを考慮したモンテカルロ計算で出力分布を得る。安全解析においては入力パラメータ値で対するモデル出力の感度解析は重要な要素であるが、モデルの複雑さ、非線型性、非単調性等よりこの解析は非常に難しい。テストケースに関する解析から、特にモデルの非単調性は用いた統計手法では解析が困難であることが理解された。