保证正版 treeage pro treeage软件入门教程

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我们根据TreeAge Pro中可用的分布和SAS中的lifereg来比较生存函数的参数化。有关在SAS中进行参数设置的信息，请查阅SAS帮助页面以获取lifereg程序，并查找“支持的版本”。它可以告诉您SAS输出与分布参数之间的关系。例如，“如果模型中没有协变量，则�� =输出中的截距；否则，�� = ��'��。 �� =输出比例。”然后，在每个分布下，您将找到��和to与分布参数之间的关系。例如，当选择指数分布时，模型中用于的SAS报告的数据（当没有协变量时）与SAS =有关。反过来，用于SAS中指数分布的SAS参数��SAS与用于TreeAge中指数分布的称为called的参数相同，即��TreeAge = ��SAS。选择Weibull分布时，SAS在其输出中标记为“比例”的是SAS，这又通过��SAS = 1 /SAS与SAS中的Weibull分布的��SAS有关，这等效于参数��TreeAge在TreeAge的Weibull分布中使用，即��TreeAge= ��SAS = 1 /SAS。

Excellent support team for
customer trouble-shooting
• Not designed/supported as a
modelling tool; no formal support
• No formal support; relies on peer
contributions; user forums

Core Function
Ÿ Visual Modeling Tool
使用可视化Tree Diagram Editor，您可以轻松地创建模型结构来表示所研究的问题。模型结构将包括决策点和可能发生的所有事件。结构中的不同节点类型，反映出分支结构中的替代选项或可能发生的事件。在模型结构中的任何地方都可以插入节点。复制或移动单个节点或子树内的模型。复制模型的重复部分，以减少建模时间并确保模型内的一致性。


下面的模型，有一个单一决策，是否起诉或接受和解提议。还有点胜负不明，（赢/输的案件和损害金额），以圆圈为代表。后，有终端节点反映每个场景的整体值，以三角形表示。

Simple Legal Tree


Ÿ 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。

Legal Tree Rolled Back


Ÿ 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。下面的模型与前面的模型计算的值相同，但是使用变量定义了三个立参数。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。



Sensitivity Analysis on Legal Tree


上图表明pWin值为0.55时，三条线的临界值。如果pWin值小于0.55，那么Settlement Offer EV值比较高；如果pWin值大于0.55，那么Litigate EV值比较高。

Easily adjust model pathways and assumptions
Nimbly change patient flows and parameters to meet your clients evolving demands over a project’s lifecycle.
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