3.2 重要度分析

Rent vs. Buy Analysis モデルには、他の複合的モデルと同様に、インプット変数の幾つかに不確実性なものがあります。

アウトプットの不確実性に寄与する不確実なインプットがどれだけあるかを理解することは、多くの場合役立ちます。一般に、アウトプットの不確実性に関与する不確実なインプットは、ごくわずかなもので主要な割合が占められ、それ以外のインプットはほとんど影響がありません。

Analytica の重要度分析 (importance analysis) 機能を使えば、不確実なインプットのうちのどれが、アウトプットにおける不確実性に最も寄与するのかを理解するのに役立ちます。単一または複数の「重要度の高い」インプットが分かれば、それを使って、より正確に推定するにはどうしたらよいか、あるいは、より詳細なモデルを構築するにはどうしたらよいかに意識を集中させることができます。

1. Difference between buying and renting Importance ノードを選択します。
2. Result ボタン をクリックして、重要度の値を表示します。

Analytica では、アウトプットの値と不確実性をもつそれぞれのインプットとの間の順位相関 (rank order correlation) が重要度 (importance) として定義されます。各変数の重要度は、0 から 1 までの相対的な尺度で計算されます。重要度の値が 0 であれば、その不確実なインプット変数には、アウトプットの不確実性に対して影響力が全く無いことを示します。重要度の値が 1 であれば、アウトプットにおける不確実性の全てが、不確実性を持つ単一のインプットによって説明される全相関 (total correlation) であることを間接的に示します。

上図を見ると、Appreciation Rate インプットが Difference between buying and renting における不確実性に最も寄与していることが一目でわかります。

3. Diagram ボタン をクリックして、
Rent vs. Buy Analysis の Diagram ウィンドウに戻ります。

重要度分析に関するさらに詳しい情報、および、オリジナルのモデルで重要度変数を作成する手順につきましては、Analytica User Guide の “Sensitivity and Uncertainty Analysis” 章にある “Scatter plots” をご覧ください。