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HEEMOD:用于卫生经济学评价的马尔可夫模型

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简介:
HEEMOD是一款专门设计用于开展卫生经济学评估的软件工具,它利用马尔可夫模型来模拟疾病进程和治疗效果,为医疗决策提供有力的数据支持。 heemod 是一种卫生经济评估的马尔可夫模型工具。它实现了教科书和指南中描述的各种建模和报告功能:包括确定性和概率敏感性分析、异质性分析,以及状态时间和模型时间的时间依赖性(半马尔可夫模型和非均质马尔可夫模型)等。 您可以使用以下命令安装最新版本的 heemod: - 从 CRAN 安装: ```r install.packages(heemod) ``` - 或者,如果您想获取最新的开发版本,则可以使用如下命令: ```r devtools::install_github(pierucci/heemod) ``` 引用他人的工作时,请参考以下文献:Filipović-Pierucci A, Zarca K 和 Durand-Zaleski I (2017)。R软件包版本 0.8.0,arXiv:1702.03252。 heemod 的主要特点包括: - 考虑时间依赖性:对于模型时间和状态时间。 - 随着时间变化的过渡概率。 - 可以为每个状态附加时变值。

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  • HEEMOD
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    HEEMOD是一款专门设计用于开展卫生经济学评估的软件工具,它利用马尔可夫模型来模拟疾病进程和治疗效果,为医疗决策提供有力的数据支持。 heemod 是一种卫生经济评估的马尔可夫模型工具。它实现了教科书和指南中描述的各种建模和报告功能:包括确定性和概率敏感性分析、异质性分析,以及状态时间和模型时间的时间依赖性(半马尔可夫模型和非均质马尔可夫模型)等。 您可以使用以下命令安装最新版本的 heemod: - 从 CRAN 安装: ```r install.packages(heemod) ``` - 或者,如果您想获取最新的开发版本,则可以使用如下命令: ```r devtools::install_github(pierucci/heemod) ``` 引用他人的工作时,请参考以下文献:Filipović-Pierucci A, Zarca K 和 Durand-Zaleski I (2017)。R软件包版本 0.8.0,arXiv:1702.03252。 heemod 的主要特点包括: - 考虑时间依赖性:对于模型时间和状态时间。 - 随着时间变化的过渡概率。 - 可以为每个状态附加时变值。
  • (HMM)-
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    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一种统计模型,用于描述一个系统在不同状态间转移的过程,其中观察到的数据依赖于系统的隐藏状态。该模型基于马尔可夫假设,即下一个状态只与当前状态相关。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域。 隐马尔科夫模型(HMM)是一种统计模型,用于描述一个系统在不同时间点的状态序列,并且这些状态是隐藏的、不可直接观测到的。该模型假设存在一组可能的状态以及从一种状态转移到另一种状态的概率规则。同时,每个状态下会生成某种观察值,但这种输出并不是唯一确定的,而是基于一定的概率分布。 隐马尔科夫模型在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域有着广泛的应用。它可以用来解决序列标注问题,如命名实体识别;也可以用于时间序列预测等任务中。
  • 优质
    本研究探讨了马尔科夫链在教育评估领域的应用,通过分析学生学习行为数据,预测学习成绩和改进教学方法,为个性化教育提供科学依据。 通过建立数学模型来评价教学质量,并应用马尔科夫链分析法考虑学生的原始状态,在同一标准下将学生的初始成绩分为相同的等级以确定出状态空间,然后计算一步转移概率并构建一步转移矩阵,最后根据马尔科夫链的平稳性和便利性求得极限向量进行比较判断。这种方法表明学生学习状态的变化仅与教学质量和条件相关,而与其基础无关。使用此方法评价教学质量时发现,学生的进步情况比他们的成绩本身更为重要,并且可以更客观地反映教师在教学法上的优势和劣势,为教师提供反馈信息以便反思并调整自己的教学行为,从而提高其教育教学水平。 ### 马尔科夫链在教学评价中的应用 #### 一、马尔科夫链模型的建立 ##### (一)基本思想 在教学质量评估中,马尔科夫链(Markov Chain)是一种有效的工具。通过数学建模分析学生学习状态的变化规律,以帮助教师改进其教学方法。 首先将学生的原始成绩按照一定的标准划分为几个等级,例如“优”、“良”、“中”、“及格”和“不及格”。这些等级构成了马尔科夫链的状态空间。接着通过对两次测试的成绩对比来计算学生在不同成绩等级间的转移概率,并构建一步转移矩阵。这里的核心假设是学生的成绩变化仅与其当前状态有关,而与之前的状态无关。 利用平稳性原理,经过多次转移后,学生处于各个成绩等级的概率会趋于稳定并形成极限分布。通过分析这个分布可以客观评估教学质量。 ##### (二)实例 以数学教学为例: 1. **数据收集**:记录第一次测试的成绩,并按标准划分等级。 2. **定义状态空间**:“优”、“良”、“中”、“及格”和“不及格” 3. **计算转移概率**:根据第二次测试成绩,确定每个学生新的分数级别并据此算出各等级之间的转移概率 4. **建立转移矩阵**:利用上述的转移概率构建一步转移矩阵。 5. **求解极限分布**:使用此步进转换矩阵来寻找马尔科夫链的极限分布——即长期稳定状态下各个成绩等级的概率分布。 6. **综合评价**:为每个分数级别设定一定的分值,然后通过线性加权方法计算出各班级的整体评价值。比较不同班级之间的这些评分可以评估教师的教学效果。 #### 二、马尔科夫链模型的优势与意义 1. **客观性**:该数学模型量化了评价标准减少了主观因素的影响使结果更加公正。 2. **细致分析**:不仅关注学生的成绩,还强调他们学习状态的变化趋势有助于发现教学中的问题。 3. **反馈机制**:为教师提供具体的改进意见并帮助其调整策略以提高效率。 4. **促进发展**:深入的教学效果分析鼓励教师不断优化他们的方法从而提升整体教学质量。 马尔科夫链在教育评价中不仅能够客观地评估质量,还能向老师提出具体建议对改善教学和学生全面发展具有重要意义。
  • 物信息中隐
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    本研究探讨了隐马尔可夫模型在生物信息学中的应用,包括基因预测、蛋白质家族分类及结构分析等方面,旨在提高生物序列数据的理解和利用效率。 文章探讨了隐马尔可夫模型在生物信息学及生物序列分析中的应用,并提出了一种新的方法。
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    马尔可夫链模型是一种概率统计模型,描述了一种状态序列,其在未来某一时刻的状态仅由当前时刻的状态决定,而与过去的历史无关。 本段落将详细介绍马尔可夫链,并通过一系列简单实例帮助读者更好地理解这一概念。
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    本PPT旨在深入浅出地介绍隐马尔可夫模型的基本概念、数学原理及其应用实例,适合初学者快速掌握该理论框架。 此PPT由专业人员编写,内容条理清晰,重点突出,并结合了简单易懂的实例,深入浅出地介绍了隐马尔可夫模型。
  • 参数估计与隐
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    本文探讨了隐马尔可夫模型(HMM)中的关键问题——参数估计,并深入分析了HMM的工作原理及其广泛应用。通过详述前向后向算法等核心方法,为读者提供了一个全面了解HMM的视角。 隐马尔可夫模型的参数包括: 1. 状态总数 N; 2. 每个状态对应的观测事件数 M; 3. 状态转移矩阵; 4. 每个状态下取所有观测事件的概率分布; 5. 起始状态。
  • 分析
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    简介:马尔可夫链模型是一种概率统计模型,用于描述一系列随机事件的发生过程,在给定当前状态的情况下,未来状态仅依赖于当前状态。本项目专注于研究和应用该模型进行数据分析与预测。 这是关于数学模型中的马尔可夫链模型的PDF文档及Python代码,欢迎对数学建模和机器学习感兴趣的同行下载。
  • 链Matlab源码-OMC-precip:拟合与成日降水平均
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    该Matlab源码实现了一种基于马尔可夫链的日降水模拟模型,能够有效拟合和生成每日降水量平均值数据。适用于气候研究和水资源管理。 马尔可夫链MATLAB源代码OMC包包括两个函数:OMC_fit 和 OMC_sim ,用于模拟每日降水的发生与强度。发生过程遵循变阶马尔可夫链,而强度则依据伽玛-伽玛混合模型确定。此方法基于Daniel J. Short Gianotti、Bruce T. Anderson和Guido D. Salvucci于2014年发表的研究《美国大陆降水发生率、强度及季节性总量的潜在预测能力》(J气候, 27, 6904-6918)。源代码可在非商业环境中自由使用,但须引用以下DOI: 10.5281/zenodo.45435。示例如下:Daniel J.ShortGianotti,2016年:发生马尔可夫链每日降水模型, DOI: 10.5281/zenodo.45435。 如果因为某些原因无法引用源代码,则应参考以下文献: DanielJ.ShortGianotti、BruceT.Anderson和GuidoD.Salvucci,2014年:美国大陆降水发生率、强度及季节性总量的潜在预测能力。
  • 链Matlab源码-BASEKOVBALL:优化棒球击球顺序
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    本项目提供了一种基于马尔可夫链理论的算法,用以优化棒球队员的击球序列。通过MATLAB实现,旨在提升团队整体得分效率。代码适用于体育数据分析和策略制定。 马可夫链MATLAB源代码用于基科夫棒球击球顺序优化的马尔可夫链模型以及模拟棒球比赛中的得分情况。此代码基于论文“MarkovChainModelsforBaseball.pdf”,该论文满足了西方学院数学文学学士学位的要求(2011年)。程序需要输入一个包含9人球队生涯总统计信息的.csv文件,位于当前工作目录中,具体格式如下: ``` order|player_name|position|homeruns|triples|doubles|singles|walks|outs|plate_appearances 1||||||||| 2||||||||| 3||||||||| 4||||||||| 5||||||||| 6||||||||| 7||||||||| 8||||||||| 9|||| ``` 该代码能够输出给定阵容每场比赛的预期得分,可用于击球顺序优化或比较不同阵容之间的预期得分。