概率重要度
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结构重要度分析是从事故树的结构上，分析各基本事件的重要程度。如果进一步考虑基本事件发生概率的变化会给顶上事件发生概率以多大影响，就要分析基本事件的概率重要度。利用顶上事件发生概率Q函数是一个多重线性函数这一性质，只要对自变量qi求一次偏导数，就可得出该基本事件的概率重要度系数：
当利用上式求出各基本事件的概率重要度系数后，就可以了解：诸多基本事件，减少哪个基本事件的发生概率可以有效地降低顶上事件的发生概率，这一点，可以通过下例看出。
例如 设事故树最小割集为{X1,X3}、｛X1,X5｝、｛X3,X4｝｛X2,X4,X5｝。各基本事件概率分别为：q1＝0.01，q2＝0.02，q3＝0.03，q4＝0.04，q5＝0.05，求各基本事件概率重要度系数。
解：顶上事件发生概率Q用近似方法计算时
Q＝qk1＋qk2＋qk3＋qk4
＝q1q3＋q1q5＋q3q4＋q2q4q5
＝0.01×0.03＋0.01×0.05＋0.03×0.04＋0.02×0.04×0.05
＝0.002
各个基本事件的概率重要度系数为
＝q3＋q5＝0.08
＝q4q5＝0.002
＝q1＋q4＝0.05
＝q3＋q2q5＝0.031
＝q1＋q2q4＝0.0108
这样，就可以按概率重要度系数的大小排出各基本事件的概率重要度顺序：
IQ(1)＞IQ(3)＞IQ(4)＞IQ(5)＞IQ(2)
这就是说，减小基本事件X1的发生概率能使顶上事件的发生概率迅速降下来，它比按同样数值减小其他任何基本事件的发生概率都有效。其次是基本事件X3，X4，X5，最不敏感的是基本事件X2。
从概率重要度系数的算法可以看出这样的事实：一个基本事件的概率重要度如何，并不取决于它本身的概率值大小，而取决于它所在最小割集中其他基本事件的概率积的大小及它在各个最小割集中重复出现的次数。