Process / pipelineSimulation / optimization

Bayesovska mikrosimulacija — Probabilistička simulacija na individualnoj razini s Bayesovom procjenom parametara

Bayesovska mikrosimulacija kombinira simulaciju heterogenih populacija na individualnoj razini s Bayesovim statističkim zaključivanjem. Svaki sintetički pojedinac slijedi probabilistički životni put, dok su parametri modela vođeni prethodnim uvjerenjima ažuriranim opaženim podacima. Ovaj se pristup široko koristi u procjeni zdravstvenih tehnologija, izračunu troškova javnih politika i demografskim projekcijama, gdje se neizvjesnost u ulaznim podacima modela i strukturnim pretpostavkama mora formalno kvantificirati i prenijeti na izlazne procjene.

Otvorite u MethodMindUskoroVideoUskoroDownload slides

Pročitajte cijelu metodu

Samo za članove

Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.

Prijavite se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Izvori

  1. Williamson, P., Birkin, M., & Rees, P. H. (2000). The estimation of population microdata by using data from small area statistics and samples of anonymised records. Environment and Planning A, 30(5), 785-816. DOI: 10.1068/a300785
  2. Spiegelhalter, D. J., Abrams, K. R., & Myles, J. P. (2004). Bayesian Approaches to Clinical Trials and Health-Care Evaluation. John Wiley & Sons. ISBN: 9780471499756

Kako citirati ovu stranicu

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Microsimulation — Probabilistic individual-level simulation with Bayesian parameter estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/simulation/bayesian-microsimulation

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citirana u

ScholarGateBayesian Microsimulation (Bayesian Microsimulation — Probabilistic individual-level simulation with Bayesian parameter estimation). Preuzeto 2026-06-15 s https://scholargate.app/hr/simulation/bayesian-microsimulation · Skup podataka: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026