treeage代理商 treeage pro 本地化服务

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ICER跟支付意愿（WTP）比较临界值，以确定我们是否能够在成本效益基础上提供较有效的方法。

Study Uncertainty
TreeAge Pro允许您去研究模型输入中的不确定性如何影响结果，而这个结果我们可以通过输出来绘制。为了研究单个参数的不确定性，必须用一个变量来表示参数。然后，变量可以在不确定的范围内进行分析，而不是使用单点估计。下面的模型与**的模型计算的值相同，但是使用变量定义了三个独立参数。然后在概率和值表达式中引用这些变量。
 
Legal Tree with Variables
该模型可用灵敏度分析来研究不确定性。例如，下面的分析使用范围从0.5到0.7间隔四次的pWin变量。这个分析重新评估pWin值为0.5，0.55，0.6，0.65和0.7的模型，然后根据参数范围显示每个策略的EV值。

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Evaluate and Compare Strategies
模型构建完成后，TreeAge Pro自动生成所需的评估模型和选择优策略所需的算法。这使您能够专注于手头上的问题，而不是评估模型所需的计算。

标准算法根据策略的概率对每个可能的结果赋予权重。合并加权平均产生每个策略的总体期望值。分析可以在比较所有选项的基础上选择佳策略。树项根据这些选择——大值、小值、成本效益、多属性和成本效用（需要Healthcare Module）控制比较的方法。模型还可以存储多个度量值。然后，简单地改变活动的度量并重新分析同样的模型。当使用Roll Back分析上述模型时，在所有节点上计算期望值（EV）。在决策节点，大值被选为优策略。


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使用二级输出，这五组结果可用于在成本效益、成本或效果的基础上审查战略比较。仅基于有效性的比较如下所示，这个图产生了0.6的临界值，**临界值的，新的方法较有效。
 
CE Sensitivity Analysis - Effectiveness Graph
基于成本效益的比较，下图使用$50K/LY的WTP来计算净收益。这个图产生了0.749的临界值，**临界值的，新的方法较具成本效益（考虑到WTP假设）。
 
CE Sensitivity Analysis - Net Benefits Graph

概率敏感性分析（PSA）研究多重不确定性对模型的综合影响。要执行PSA，一个或多个参数必须由分布来表示。分布会被采样，将采样值代入模型，并重新计算EVs。重复多次，提供了一组预期值（EV），每个值反映了一组不同的采样参数。在总体结果集内，一些EVs确认基本情况分析，而其他组则不会。这为基本案例结论提供了一个全面的确定性度量。


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