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Modello Markoviano Bayesiano — Modellazione delle Transizioni di Stato con Stima Bayesiana dei Parametri

Un modello Markoviano bayesiano è un metodo di simulazione delle transizioni di stato che combina la modellazione di coorte a catena di Markov con l'inferenza statistica bayesiana. Ponendo distribuzioni a priori sulle probabilità di transizione e aggiornandole con dati osservati, l'approccio propaga l'incertezza completa dei parametri attraverso la simulazione, producendo distribuzioni a posteriori su esiti quali costi, anni di vita o anni di vita aggiustati per la qualità, piuttosto che stime puntuali singole.

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Fonti

  1. Briggs, A., Sculpher, M., Claxton, K. (2006). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press, Oxford. ISBN: 9780198526629
  2. Jackson, C. H., Sharples, L. D., Thompson, S. G. (2010). Structural and parameter uncertainty in Bayesian cost-effectiveness models. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 59(2), 233-253. DOI: 10.1111/j.1467-9876.2009.00684.x

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Markov Model — State-Transition Modeling with Bayesian Parameter Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/bayesian-markov-model

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ScholarGateBayesian Markov Model (Bayesian Markov Model — State-Transition Modeling with Bayesian Parameter Estimation). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/simulation/bayesian-markov-model · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026