パラメータ感度分析

パラメータ感度分析は、信念（確信度）の更新（エビデンスの伝播）の結果が、モデルのパラメータの値の変動にどれだけ敏感であるかの分析です。モデルのパラメータは、条件付き確率分布のエントリーです。

• パラメータ感度分析
• ケース・ファイルをインポート
• ネットワークを開く
  

パラメータ感度分析

以下の事例（図１）では、 asia.net ネットワークが読み込まれ、パラメータ感度パネル（実行モードの "ウィザード" メニューから利用可能）に入る前にコンパイルされます。ノード "Has bronchitis" が、仮説変数として選択されて、"すべてのステート" がチェックされ、仮説ノードのすべてのステートで分析が実行されます。ノード"Smoker" がパラメータ変数として選択さています。パラメータ変数を選択すると、そのCPT表が、このパネルの下部に表示されます（図１）。

図 1: パラメータ感度分析

CPT表でyes = 0.5 をクリックすることにより、感度関数が、仮説変数の各ステートについての値（信念）を計算するために使用されます。仮説変数のステートが、パラメータ値の変化に対して、どれだけ敏感であるか（すなわち、事例中の選択されたCPYのエントリが、yes = 0.5にある） を表現する2本の線を示すグラフが、パネルの右上隅に表示されます。

このグラフから、我々は、パラメータ値がほぼ0.7の上にあるとき、最高の確率を持つ仮説変数のステートが変化することに気付きます。また、感度関数は、直線であることもわかりまう。"Smoker = yes = 0.5" を仮定して、患者がbronchitis（気管支炎）である信念が 0.45 で、bronchitisでない信念は 0.55.です。これらの点 (0.5, 0.45) と (0.5, 0.55) が、グラフ上に示されています。

感度分析は、極端なCPT値、すなわち、０と１では実行できません。

仮説ノードがたくさんのステートを持つ場合、感度関数のラインが重なり合うので、グラフが複雑になります。グラフの情報表（左上）でステートを選択することにより、選択されたステートの感度関数のラインだけがグラフ中に表示されます。再びすべてのラインを見るには、パラメータ変数の表で CPT インデックスを選択します。

パネルの中ほどにある（図 1a, 1b）表は、パラメータ変数コンボ内で選択されたノードの CPT 表です。 表中のセルを選択すると、選択されたcpt値を用いて感度分析が実行されます。ラジオ・ボックス "MIN SV" および "MAX SV" は、すべてのcptインデックスに関する感度値を表すカラー・チャート（色グラフ）を見ることを可能にします。

図 1a: DyspnoeaのCPT 表と最小感度値を示すカラーチャート.

最小感度値のカラーチャートが選択された場合（図 1a）、赤色が濃いほど対応するcpt値で最小感度値がより低くなります。

図1 b: DyspnoeaのCPT 表と最大感度値示すカラーチャート.

最大感度値のカラーチャートが選択された場合、青色が濃いほど対応するcpt値で最大感度値がより高くなります（図 1b）。
カラーチャート中のセルを指すと、 MIN/MAX 感度値の実際の値を表示します; それをクリックすると、対応するcptインデックスを選択して、感度分析を実行します。
"MIN SV" と "MAX SV" は、すべてのステートで感度分析を実行することを選択したときだけ有効です。そうでない場合は、cpt値は1つの感度値に対応するので、それらの値を示すカラーチャートが表示されます。

ケース・ファイルをインポート

"ケース・ファイル" ボタンは、ファイルをウィザードにインポートし、ケースを選択して、それらをドメイン中のエビデンスとして入力できるようにします。これで、ファイル中の各ケースについて感度分析を実行できます。図 2 では、ケース・ファイル "asia-cases1" がインポートされ、表として表示されています。ケースをクリックすると、ドメインにエビデンスとして入力され、上図（図１）に示すように感度分析が実行されたあと、感度値とグラフ中の線が異なっています。それは新しいエビデンスが考慮されたからです。感度分析は、入力されたエビデンスを持つ仮説ノード上で実行できます。

図 2: ケース・ファイルからのエビデンスによる感度分析.

感度分析は、投入されたエビデンスを持つ仮説ノードでは実行できません。エラーメッセージを避けるには、エビデンスを持つノードのノード名が、仮説変数コンボ内で h (e) によってマークされます（図 2a）。

図 2a: 仮説変数コンボ

ケースでの実行

ウイザード内でケースが読み込まれた場合、たくさんのケースでパラメータ感度分析を行うことができます。ケース表ですべて (Ctrl-A) または一部のケースを選択し (図 2b）、選択された仮説とパラメータで感度を計算すると、ケースでの結果を表示する情報パネルないに表が生成されます。表中の各行は、各ケースでの、仮説の選択されたステートについてのパラメータ感度分析の結果を示します。 すべてのケースで仮説のすべてのステートに関する感度を計算することはできません。計算が失敗したケース（たとえば、仮説でエビデンスが投入された場合）については、結果が示されません。  

図 2b: ケースで計算された感度.

情報表は、感度値に加えて、すべてのケースで修正されるパラメータ重要度値も表示します。最終行のパラメータ重要度値は、すべてのケースを通過した後に計算された最終の値です。 

情報表の行を選択すると、選択されたケースでの感度関数グラフが表示されます。

ネットワークを開く

"感度集合グラフ・パネル" は、ネットワーク上で直接、パラメータ感度分析の結果をビジュアルに切り取る助けをするツールです。これは"パラメータ感度パネル"内の "ネットワークを開く"ボタンを押してアクセスできます。

すべてのノードが3つに分かれ、それぞれの分割が異なる色で塗られます。ノードの左から、青、赤、緑の色が使用され、それぞれの色は異なる値を表します。

• 青（左）は、最大感度値を表します。

• 赤（中央）は、最小（負の）感度値を表します。

• 緑（右）は、平均感度値を表します。

各色のトーンは、それらが表現している値の高さを示します。最大と平均の感度値（青、緑）が高い数字の場合、濃い色になります。最小（赤）の場合、逆が適用されます。 値が 0 の場合、色は白く退色します。黄色は、仮説ノードにエビデンスが入力されていないか、またはそのノードのCPT表の値が０と１である、といういずれかの理由によって、そのノードについて感度値が計算できないことを示します。

図 3: 感度集合グラフ

図 3 は、"asia" ネットワークの事例を示します。この事例では、どのノードが最高の値を持ち、どれが0の値か0に近い値を持つかを直ちに可視化します。ノード"Has Lung Cancer"をポインティングすることによって、 そのノードの最大、最小、平均値が、その名前とラベルとともに、パネルの下部に表示されます。ネットワーク上でノードを選択すると、 "パラメータ感度パネル"でパラメータ変数として、それが設定されます。