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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，新的方法更有效。
 
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，新的方法更具成本效益（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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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。

Core Function
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。

Easily evaluate your options with built-in analysis tools
Focus on the details of your model, and let TreeAge Pro take care of the rest.
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