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TreeAge Pro和R中生存函数的参数化
我们根据TreeAge Pro中可用的分布和R中的库生存（这是用于在R中进行事件建模的标准库）来比较生存函数的参数化。在该库中，命令survreg适用于参数生存模型。
注意：关于survreg的帮助提到可用分布的参数化是基于Kalbfleisch和Prentice的*2.2章“故障时间数据的统计分析”，Wiley，2002年。（表中列出的生存函数的符号F(t)在下表中使用，尽管更常用的符号是S(t)。）用这些分布拟合数据时的R输出是指模型中误差项在生存时间对数平均值上的分布。例如，当使用Weibull分布时，R在规模之下报告的是在Kalbfleisch和Prentice中所谓的estimate的估计，这又与survreg通过�� = 1 / ��使用的威布尔分布的参数related有关。实际上，对于所有拟合R的分布，我们都有�� = 1 / ��和�� = ��− ��，其中��是对数生存时间的建模平均值。下表将参数��和��转换为TreeAge使用的相应参数。 Gompertz和广义Gamma分布仅可通过flexsurv软件包使用（对于上述其他分布，其使用的参数化与survreg软件包不同）。此外，广义伽马分布可用于两种不同的参数化。
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。
2020年，北京天演融智软件有限公司申请高等教育司产学合作协同育人项目，“大数据”和“机器学习”师资培训项目，以及基于OBE的教考分离改革与教学评测项目已获得批准。我们将会跟更多的高校合作，产学融合协同育人。
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