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| 図 1: 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．
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）．
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| 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るのでグラフがややこしくなるでしょう．グラフの情報量テーブル内（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のみがグラフに表示されるようになります．再びすべてのラインを見るには，パラメータ変数テーブルでCPT指標を選択します．
パネルの中ほどのある表（図1a）は，パラメータ変数コンボで選択されたノードのCPT 表です．表内でセルを選択すると，選択されたcpt値を用いて感度分析が実行されます． "最小 SV" および "最大 SV" のラジオ・ボックスは，あらゆるのcpt指標についての感度値を表現するカラー・チャートを見られるようにします．
図 1a: 最小感度値を示してしるカラーチャートを伴うDyspnoeaのCPT表．
最小感度値によるカラーチャートを選択している場合（図１a），赤色が濃いほど， より低い最小感度値がcpt値に対応します．
図 1b: 最大感度値を示しているカラーチャートを伴うDyspnoeaのCPT 表．
最大感度値によるカラーチャートを選択している場合，青色が濃いほど，より高い最大感度値がcpt値に対応します（図1b)．
カラーチャート内でセルを指すと，最小/最大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指標を選択し，感度分析を実行します ．
"最小 SV" と "最大 SV" は，ユーザーがすべてのステートで感度分析を実行するように選択したときだけ有効になります．なぜなら，そうでない場合は，各cpt値は1つの感度値に対応し，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" 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．
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図 2: ケース・ファイルからのエビデンスによる感度分析. |
エビデンスが入力された仮説では，感度分析を実行できません．エラー・メッセージを避けるために，仮説変数コンボ内でエビデンスを持つノード名を (e)でマークしています．(図 2a）
ウィザード内でケースが読み込まれると，たくさんのケースにわたってパラメータ感度分析を実行することが可能になります． ケース表内ですべて (Ctrl-A) またはいくつかのケースを選択すると（図2b)，選択された仮説とパラメータについての感度の計算は，すべてのケースについての結果を表示する表を情報パネル内に生成します．表の各行は，仮説の選択されたステートについてのパラメータ感度部bン関の結果をケースごとに示します． 複数のケースにわたって仮説のすべてのステートについて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についての結果は表示されません（あとえば，仮説でエビデンスが入力された場合）．
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| 図 2b: 複数のケースでの計算された感度. |
感度値に加えて，情報量テーブルは，すべてのケースを通して修正されたパラメータ重要度値も表示します．最後の行のパラメータ重要度値は，すべてのケースを経験した後に計算された最終のものです．
情報量テーブル内の行を選択すると，選択されたケースについての感度関数グラフを表示します．
"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．
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| 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， Selecting a "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．