イントロ
感度・妥当性・一般化
答えだけでなく、答えがどれだけ動くかを調べる
感度分析は、仮定や入力を少し変えたとき出力や判断がどれほど変わるかを調べます。観測との照合と適用範囲の確認を合わせてモデルを評価します。
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定義
感度・妥当性・一般化
- 教科書では
- 感度は入力変化への出力の反応、妥当性は目的に使える程度、一般化は別条件でも使える範囲です。
- 言いかえると
- 予測値が一つ得られても、仮定が少し変わるだけで結論が逆転するなら判断は不安定です。係数を現実的な範囲で動かし、観測データや端の条件と照合します。元の対象で合っても、別の地域や期間へそのまま広げられるとは限りません。
公式
一要因ずつ動かす感度
入力と係数から出力Yを得るモデルを考えます。
差による感度の比較
出力の変化 ΔY＝変更後のY−基準のY
一要因だけを変え、基準から出力がどれだけ動くかを測ります。
- Yモデルの出力
- ΔY基準からの出力の変化
- 基準比較の出発点となる仮定
使うときのコツ
差だけでなく割合と判断の変化も見ます。
三つのシナリオ
下側仮定・基準仮定・上側仮定 → 三つの出力を比較
現実的な端と中央を並べ、結論が保たれるか確かめます。
- シナリオ仮定を一組にした比較条件
使うときのコツ
変更する範囲の根拠を示します。
解くコツ
一要因ずつ動かし、影響の大きい仮定からデータで確かめます。
手順
モデルを評価する6手順
- 1
モデルの目的・出力・判断境界を確認する
- 2
不確かで結果へ効きそうな入力や係数を選ぶ
- 3
根拠のある下側・基準・上側の値を置く
- 4
一要因ずつ動かして出力と判断の変化を記録する
- 5
観測データ、端の値、別期間で予測と実測を照合する
- 6
使える範囲・使えない条件・必要な改善を結論にする
比較
| 観点 | 確認すること | 結論への反映 |
|---|---|---|
| 感度 | 仮定を動かすと答えが変わるか | 影響大なら追加調査 |
| 妥当性 | 目的に必要な精度で観測と合うか | ずれの範囲を示す |
| 頑健性 | 現実的範囲で判断が同じか | 安定・不安定を述べる |
| 一般化 | 別条件でも仮定が保たれるか | 適用範囲を限定 |
観点感度
- 確認すること
- 仮定を動かすと答えが変わるか
- 結論への反映
- 影響大なら追加調査
観点妥当性
- 確認すること
- 目的に必要な精度で観測と合うか
- 結論への反映
- ずれの範囲を示す
観点頑健性
- 確認すること
- 現実的範囲で判断が同じか
- 結論への反映
- 安定・不安定を述べる
観点一般化
- 確認すること
- 別条件でも仮定が保たれるか
- 結論への反映
- 適用範囲を限定
「合っている・間違っている」の二択ではなく、どの目的と条件でどの程度使えるかを記録します。
例
- 場面
- 来場者900人、1人あたり飲料需要を1.2本とする基準モデルで1080本を準備する。需要を1.0〜1.4本で感度分析する。
- 順に考えると
- 下側は900×1.0=900本、基準は1080本、上側は900×1.4=1260本です。1200本を用意する計画なら、下側・基準では足りますが上側では60本不足します。需要仮定が判断を変えるため、直近実績や気温別データの確認が優先です。
- ここが結論
- 予測範囲は900〜1260本で、準備1200本という判断は上側仮定に対して頑健ではありません。
注意
元の範囲で合うことと、どこでも使えることは別
確認
確認テスト
Q1
係数を現実的な範囲で変えても同じ判断になるとき、最も適切な説明はどれですか。
まとめ
まとめ
- 1
一要因ずつ現実的な範囲で動かす
- 2
出力の差と判断が変わるかを記録する
- 3
観測データと端の条件で妥当性を確かめる
- 4
一般化する対象・期間・入力範囲を限定する