調査技術・エンジニア系（IT・Web）シミュレーション分析担当

Sobol感度分析で入力寄与・相互作用・サンプル誤差を分ける

確率的モデルの一次・全効果Sobol指数を推定し、入力分布・相互作用・有限標本誤差を評価するための入力、手順、確認点をまとめます。

目安時間：35分難易度：上級アプリ：指定なし

プロンプトの内容を確認 ↓

PURPOSE

このプロンプトでできること

確率的モデルの一次・全効果Sobol指数を推定し、入力分布・相互作用・有限標本誤差を評価するための入力、手順、確認点をまとめます。

PREPARE

用意する情報

モデル式・コード版、入力変数、分布・依存仮定、出力指標、サンプル設計、乱数seed、収束診断。実データは必要に応じて匿名化してください。

WORKFLOW

使い方

必要な情報をそろえ、個人情報や機密情報を伏せてから入力してください。出力は元資料と照合して利用してください。

AI INSTRUCTION

AIへの指示文

コピー用

入力欄を埋めてから利用してください。

確率的モデルの一次・全効果Sobol指数を推定し、入力分布・相互作用・有限標本誤差を評価する。入力に含まれる情報だけを使い、記載のない事実、数値、合意は補わないでください。
【入力】
モデル式・コード版、入力変数、分布・依存仮定、出力指標、サンプル設計、乱数seed、収束診断

【素材】
[匿名化した情報を貼り付け]

次の制約を守ってください。
入力を独立と置く仮定やモデルの妥当性を確認し、指数の順位だけで設計変更を決めないでください。
不足情報や矛盾は推測せず確認事項として示し、次の形式で出力してください。
変数／一次指数／全効果指数／相互作用候補／信頼幅／収束状態

コピー操作はこのブラウザー内で行います

EXAMPLE

入力例と出力例

入力例（説明用）

変数A=S1 0.32／ST 0.58、変数B=S1 0.28／ST 0.31

出力例（説明用）

【説明用の合成例】
Aは全効果と一次効果の差が大きく相互作用候補。効果の確定には収束誤差と入力依存を確認する。

TIPS

使うときのコツ

入力を独立と置く仮定やモデルの妥当性を確認し、指数の順位だけで設計変更を決めないでください。不明点は推測せず、確認事項として分けてください。

使う前に確認してください

結論を原資料と照合し、因果関係や一般化を根拠なく断定しないでください。