В работе предложен подход к анализу чувствительности первой задачи апостериорного вывода в алгебраических байесовских сетях. Кратко даны основные определения и формулировки, а также рассмотрено развитие матрично-векторного аппарата апостериорного вывода. Рассмотрены случаи поступления детерминированного и стохастического свидетельств во фрагмент знаний над пропозициями-квантами со скалярными оценками вероятностей истинности элементов. Для каждого из рассматриваемых случаев введены необходимые метрики и проведены преобразования, в результате которых построены 4 задачи линейного программирования. Решения этих задач дают искомые оценки. Кроме того, сформулированы 2 теоремы, постулирующие накрывающие оценки для рассматриваемых величин. Полученные в работе результаты доказывают корректность использования моделей и создают задел для исследования чувствительности уравнений локального и глобального логико-вероятностных выводов. Ключевые слова: знания с неопределенностью, распространение свидетельств, вероятностная логика, алгебраические байесовские сети, логико-вероятностный вывод, оценки чувствительности, вероятностные графические модели, матрично-векторные уравнения. * Часть публикуемых материалов получена в рамках проектов, выполненных по госзаданию СПИИРАН № 0073-2014-0002 и при финансовой поддержке РФФИ (гранты № 15-01-09001-а, № 18-01-00626-а).