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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。
State Transition/Markov Models
通常，healthcare models需要跟随疾病进程进入未来。这个问题常见的方法是创建状态转换或Markov模型。TreeAge Pro通过决策数结构支持Markov模型。如下图：
Markov Model
Markov Model：一个Markov模型由Markov节点和右边所有部分组成。决策树模型可以包含许多马尔可夫模型，用于特定的策略、子组等。每个Markov模型作为一个单元进行评估，生成一个期望值，该值可以反馈到整个决策树的分析结果中。
Health States: Markov节点的直接分支是health states。队列开始每个周期分布在Health state中。
Transition Subtrees: 每个health state都有自己的转换子树，它可以一个周期内发生的事件。在转换子树终止的每个点上，队列被返回到一个状态以开始下一个循环。这就导致了队列在health state中的不同分布来开始每个循环。
Accumulating Value: 队列通过health states和过渡子树、成本、效益和/或其他价值被积累而循环，都基于开始的health states和周期内发生的事件。
Expected Value: 在所有周期完成后，整体累计成本和/或有效性生成Markov模型的期望值（EV）。这意味着任意数量周期内所有事件的组合，整体Markov模型EV可以将其作为对疾病方案的总体评价的补充。
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。
Markov Survival Curve
Cost-Effectiveness Analysis
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。
TreeAge Pro的 Healthcare Module允许您在成本效益基础上通过增量成本效益和/或净效益比较战略。您也可以根据成本或比较效益（CER）来比较同一模型中的策略。您甚至可以使用非标准的测量，如感染、等。
下面的模型比较了的两种方法。
Simple Healthcare Tree
成本效益分析比较基于CE边界的策略。
Cost-Effectiveness Graph
如果在这个模型中有占主导地位的策略，它们将在上面和左边的CE边界上出现。排名报告显示了比较策略的数值计算，包括增量成本效益比（ICER）。
Cost-Effectiveness Rankings
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更有效的方法。
Single-User Licenses
All licenses are single-user licenses. Every person requires his/her own license to access TreeAge Pro software. The following would be considered out of compliance, and illegal access of TreeAge Software: Placing the software on any device that is (or can be) shared with other people (shared PC’s / laptops for example) or transferring a single user licenses to any other individual (unless it is a permanent transfer). Installing a single user license on a server is also illegal.
Single-user licenses must be registered under the name of the sole individual who will use the license. Any use by individuals other than the registered user is prohibited, including sharing the same computer and any temporary transfer or use.
TreeAge Pro can only be installed and authorized on the standalone computer of the registered user. Installation on other computers, servers, shared machines or virtual machines is strictly prohibited. Single user licenses cannot be installed in classrooms, labs or library settings.
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Core Function
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
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
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。
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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