数式にもとづく計画や仮説を立てて、Excelなどで結果の数値を出したとします。その前提の数値が変われば、当然結果の値も変わります。パラメータを変えてみて結果がどう変わるか分析する手法に「感度分析」があります。
【感度分析】
分析したいアウトプットをいくつかの変数(パラメータ)に分解し、その変数が変動したとき、アウトプットにどの程度の影響を与えるかを調べる手法。
ただ計算式や結果の数値だけを見せる場合と比べて、クライアントや上司への説得力は増します。また、分析結果をグラフなどにすれば、代理店にありがたがられます。
たとえば、とあるフォーラムにこんな疑問が寄せられました。
約27kmの距離を自転車通勤しています。信号にちょくちょく止められるためか、元気で速く走れたときも、あまりスピードが出せなかったときも、所要時間は90〜95分と大きく変わりません。
信号待ちがまったくなかったとしたら、所要時間90分なら平均時速18km/時です。95分かかったときは、その時間差がそのまま速度の違いとなり、17.1km/時が平均時速になります。そこで、感度分析をするために、前提を決めます。
- 所要時間は最短90分、最長95分とする。
- 信号待ちの時間は、平均時速が変わっても同じとする。
速いときの平均時速を18km/時から30km/時まで1km/時単位で変えてみて、遅いときの平均時速がどう変わるか調べてみましょう。プログラムを使えば簡単なループ処理(forステートメント)で計算できます。
| 90分の時速 |
走行時間 |
信号待ち |
信号待ち率 |
95分の時速 |
速度比率 |
| 18 |
90.0 |
0.0 |
0.0% |
17.1 |
94.7% |
| 19 |
85.3 |
4.7 |
5.3% |
17.9 |
94.5% |
| 20 |
81.0 |
9.0 |
10.0% |
18.8 |
94.2% |
| 21 |
77.1 |
12.9 |
14.3% |
19.7 |
93.9% |
| 22 |
73.6 |
16.4 |
18.2% |
20.6 |
93.6% |
| 23 |
70.4 |
19.6 |
21.7% |
21.5 |
93.4% |
| 24 |
67.5 |
22.5 |
25.0% |
22.3 |
93.1% |
| 25 |
64.8 |
25.2 |
28.0% |
23.2 |
92.8% |
| 26 |
62.3 |
27.7 |
30.8% |
24.1 |
92.6% |
| 27 |
60.0 |
30.0 |
33.3% |
24.9 |
92.3% |
| 28 |
57.9 |
32.1 |
35.7% |
25.8 |
92.0% |
| 29 |
55.9 |
34.1 |
37.9% |
26.6 |
91.8% |
| 30 |
54.0 |
36.0 |
40.0% |
27.5 |
91.5% |
所要時間90分のとき平均時速25km/時だとすると、信号待ち時間が25.2分となり、所要時間の28.0%を占めます。同じ時間信号待ちをしたなら、所要時間95分のときの平均時速は23.2km/時です。速いときの平均時速を30km/時まで上げると、所要時間の40%が信号待ちになります。すると、平均時速を27.5km/時まで下げても、5分差の95分で目的地に到着する計算です。
この感度分析の結果を見て、計画や仮説を改めて見直します。納得いけば信頼性が増します。そうでなければ、前提や計算方法に問題がないか考えなければなりません。
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