Process / pipelineSimulation / optimization

確率的感応度分析 — 確率的入力サンプリングによる出力不確実性の定量化

確率的感応度分析(PSA)は、古典的な逐次的な感応度テストを拡張し、不確実なモデル入力を確率分布として表現し、モンテカルロサンプリングを通じてモデルに伝播させます。その結果、可能な出力の完全な分布が得られ、どの入力が最も出力の分散を駆動しているかのランキングとともに、不確実性下での堅牢で証拠に基づいた結論を可能にします。

MethodMindで開く近日公開動画近日公開Download slides

手法の全文を読む

会員限定

無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。

ログイン

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

出典

  1. Saltelli, A., Ratto, M., Andres, T., Campolongo, F., Cariboni, J., Gatelli, D., Saisana, M., Tarantola, S. (2008). Global Sensitivity Analysis: The Primer. Wiley. ISBN: 9780470059975
  2. Briggs, A. H., Claxton, K., Sculpher, M. (2012). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press. link

このページの引用方法

ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Sensitivity Analysis (Probabilistic Sensitivity Analysis). ScholarGate. https://scholargate.app/ja/simulation/stochastic-sensitivity-analysis

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

この手法を参照する項目

ScholarGateStochastic Sensitivity Analysis (Stochastic Sensitivity Analysis (Probabilistic Sensitivity Analysis)). 2026-06-15に以下より取得 https://scholargate.app/ja/simulation/stochastic-sensitivity-analysis · データセット: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026