treeage软件教程软件怎么用

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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。

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。

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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。
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