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许可形式单机和网络版
原产地美国
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适用平台windows,mac,linux
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Evaluating Markov Models
当评估Markov模型时，它们终为每个主动支付提供了一个单一的期望值（通常是成本和/或有效性）。然而，您可能希望进一步了解导致整个EV的各个计算结果。Markov Cohort Analysis提供详细信息。如下图模型：
Markov Model
Markov Cohort Analysis为每个状态和转换提供周期到周期的累计值。
Markov Cohort Analysis
检查这些转换和计算是验证您的模型是否按设计工作。对于这种成本效益模型，上一个周期后总累积成本和效益值成为Markov模型的整体EV。
Markov cohort analysis还提供了按周期显示队列的分布情况以及按周期累计值的图表。如下图所示的生产曲线。
Calculations follow your visual pathways
TreeAge Pro seamlessly integrates your visual events and pathways into model calculations.
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。
Healthcare Module扩展两类敏感性分析，通过成本-效果分析比较策略。确定性的敏感性分析在取值范围内研究不确定性个体参数。确定性敏感性分析常见的形式是通过1-way 敏感分析来研究单一参数。还支持2-way，3-way和龙卷风图。
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