AgenaRisk Desktop

Software de design de rede bayesiana.

AgenaRisk Desktop é um ambiente de design e execução para redes bayesianas que funciona nos sistemas operacionais Windows, Linux e Macintosh. Os modelos desenvolvidos no AgenaRisk Desktop podem ser implantados e compartilhados com outros usuários do AgenaRisk Desktop e também usados ​​pelo AgenaRisk Developer e AgenaRisk Enterprise.

Principais features

Modelagem de Risco
Análise de Cenários
Simulação de Monte Carlo
Avaliação de Incertezas
Visualização de Dados

Descrição completa

Solicite um orçamento

REDES BAYESIAN (GRÁFICOS DE RISCO).

  • Arrastar e soltar a criação do modelo.
  • Rede composta por nós (variáveis) e arestas (dependências condicionais).
  • Vários tipos de nós: booleano, contínuo, rotulado, classificado, real discreto.
  • Forma, cor, edição de texto.
  • Gráficos e estatísticas de risco se sobrepõem à rede Bayesiana.
  • Agrupamento, zoom, alinhamento.
  • Copie, corte e cole.
  • Adicione, exclua e edite vários cenários como conjunto de evidências.
  • Insira e retire as evidências suaves e concretas.


GRÁFICOS E ESTATÍSTICAS.

  • Gráficos de risco com zoom e escalonáveis.
  • Os gráficos podem ser corrigidos na rede Bayesiana ou podem flutuar livremente ou serem fixados.
  • Tipos de gráfico de área, histograma, linha e ponto.
  • Várias sobreposições de gráfico para vários cenários, codificados por cores.
  • Gráficos de densidade e cumulativos
  • Parcelas de percentis.
  • Transparência e legendas.
  • Estatísticas resumidas e listas de valores de estado.


APRENDENDO COM OS DADOS.

  • Redes Bayesianas personalizadas podem ser construídas para aprender os parâmetros dos dados
  • (por exemplo, modelos multinomiais, normais, beta-binomiais, hierárquicos, etc.).
  • Algoritmo de maximização de expectativa usado para aprender tabelas de probabilidade de nós e parâmetros gaussianos a partir de dados.
  • Aprenda apenas com os dados, usando EM, e aprenda com os dados com a opinião de especialistas.
  • Lida com dados ausentes.


TABELAS DE PROBABILIDADE DE NÓ

  • Valores de probabilidade condicionais inseridos usando a tabela de probabilidade de nó.
  • O tamanho das células da tabela pode ser ajustado para facilitar a exibição e a navegação.
  • Os valores de probabilidade podem ser cortados e colados de outros aplicativos e do AgenaRisk.
  • Conversão de tabelas de probabilidade de / para expressões e funções de partição com suporte.
  • Células normalizadas automaticamente.


FUNÇÕES DE DISTRIBUIÇÃO ESTATÍSTICA.

  • Normal e normal truncado.
  • Distribuição Beta e Beta PERT.
  • T de Student e logística.
  • Qui-quadrado.
  • Uniforme.
  • Exponencial, Gama e Weibull.
  • Valor extremo e LogNormal.
  • Triangular.
  • Binomial.
  • Hipergeométrica.
  • Binomial negativo e geométrico.
  • Poisson.


FORMULAS EXPRESSION PARSER.

  • NoisyOR, NoisyAND, mFROMn.
  • Operadores aritméticos +, -, *, /, ^.
  • Expressões comparativas, IF (x <10, “True”, ….).
  • Funções: log (), ln (), sqrt (), e, pi, mod (), min (), max ().
  • Operadores comparativos: Igual a ==, Diferente! =, <,>,> = / <=, &&, (AND), || (OR), XOR.
  • Funções de nó classificado: wmean. wmax, wmin, mixminmax.
  • Funções trigonométricas.
  • Todas as funções podem ser aplicadas com discretização dinâmica para identificar regiões de alta densidade


ANALISADORES DE SENSIBILIDADE E MULTIVARIADOS.

  • A análise de sensibilidade avalia o impacto de uma série de variáveis ​​em uma variável-alvo.
  • Gráfico Tornado de saída em HTML com tabelas de apoio.
  • Para nós contínuos, as estatísticas de média, variância, mediana, percentil e desvio padrão podem ser analisadas.
  • A análise multivariada consulta o modelo e calcula a distribuição conjunta de um conjunto selecionado
  • pelo usuário.
  • A saída da análise multivariada inclui estatísticas e Pearson e métricas de correlação de classificação.
  • Saída de análise multivariada em formato de arquivo CSV.


DIAGRAMAS DE INFLUÊNCIA HÍBRIDA.

  • Identifica a utilidade esperada máxima / mínima de um conjunto de decisões inter-relacionadas.
  • Condicionado em um conjunto de variáveis ​​de chance observáveis ​​e não observáveis.
  • Qualquer número de nós de utilidade combinados em um único utilitário para análise.
  • Os nós de utilidade podem ser distribuições estatísticas e valores de pontos.
  • A função de utilidade otimizada pode ser máxima / mínima ou definida pelo usuário.
  • Saída em forma de árvore de decisão mostrando utilitários ideais em cada ramo da árvore e identificando o conjunto de decisão ideal.
  • Resultados exportados como HTML com tabelas / gráficos incorporados.
  • Opção disponível para calcular resultados rápidos usando discretização estática pré-calculada de variáveis ​​contínuas.


VALOR DA ANÁLISE DA INFORMAÇÃO.

  • Determine quanto pagar por informações perfeitas antes de tomar uma decisão.
  • Calcule a lista de nós de incerteza discretos e contínuos simultaneamente.
  • Qualquer número de nós de utilidade combinados em um único utilitário para análise.
  • Valor esperado (parcial) Informação perfeita calculada em cada opção de decisão.
  • Os nós de utilidade podem ser distribuições estatísticas e valores de pontos.
  • Opção disponível para calcular resultados rápidos usando discretização estática pré-calculada de variáveis ​​contínuas.


MODELAGEM DE OBJETOS DE RISCO.

  • Suporte modular baseado em objetos para construção de modelos usando objetos de risco.
  • Importação de modelo para reutilizar objetos de risco
  • Objetos de risco declarados com nós de entrada e saída como interfaces.
  • As estatísticas podem ser passadas como parâmetros entre objetos de risco, assim como os resultados da distribuição marginal.
  • Computação realizada em todo o modelo ou localmente em cada objeto de risco com seus ancestrais.


ANÁLISE DE SOMA DE COMPOSTO.

  • Calcule a soma composta da distribuição da frequência do evento e variáveis ​​de distribuição da gravidade do evento, de qualquer tipo.
  • As variáveis ​​de frequência e gravidade podem ser condicionadas a outras variáveis.
  • Distribuição de soma composta resultante calculada usando o algoritmo de convolução do próprio AgenaRisk.


BIBLIOTECA DE MODELOS

  • Um conjunto abrangente de modelos de exemplo cobertos em nosso livro e de aplicativos.
  • Exemplos vinculados ao material do tutorial no manual do usuário AgenaRisk.
  • Os exemplos abrangem: diagnóstico médico, raciocínio jurídico, preços de seguros, teste de estresse, aprendizagem de parâmetros, Six sigma, valor da informação e árvores de decisão, árvores de falha, economia de drogas, investimento empresarial.


EXPORTAÇÃO DE IMPORTAÇÃO DE DADOS.

  • Importação de dados por meio de arquivos CSV.
  • Exportação de dados por meio de arquivos CSV.
  • Exportação de resultados do modelo por meio de arquivos CSV.
  • Exporte o modelo como arquivos XML.
  • Exportar estatísticas como arquivos CSV.
  • Exporte gráficos como arquivos JPEG.
  • Resultados da análise exportados como HTML.


ALGORITMOS.

  • Implementação eficiente do algoritmo Junction Tree para inferência exata em redes Bayesianas discretas.
  • Algoritmo de discretização dinâmica para inferência aproximada em Redes Bayesianas Híbridas, contendo variáveis ​​contínuas e discretas.
  • A eficiência foi aprimorada pela fatoração binária automática de expressões e funções de distribuição em segundo plano durante a computação.
  • O algoritmo de Diagramas de Influência Híbrida suporta redes Bayesianas híbridas; métodos concorrentes só podem lidar com valores de utilidade de pontos e não distribuições.

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