Modello di Markov Stocastico — Simulazione Probabilistica di Transizione di Stato con Propagazione dell'Incertezza
Un Modello di Markov Stocastico è una tecnica di simulazione che rappresenta un sistema come un insieme di stati di salute o decisionali mutuamente esclusivi, muove una coorte (o agenti individuali) attraverso quegli stati utilizzando parametri di transizione campionati probabilisticamente e aggrega i risultati attraverso migliaia di iterazioni di Monte Carlo per produrre distribuzioni di probabilità complete su costi, esiti o classifiche piuttosto che singole stime puntuali.
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Fonti
- Sonnenberg, F. A., & Beck, J. R. (1993). Markov models in medical decision making: A practical guide. Medical Decision Making, 13(4), 322–338. DOI: 10.1177/0272989X9301300409 ↗
- Briggs, A., Sculpher, M., & Claxton, K. (2006). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press. ISBN: 9780198526629
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Stochastic Markov Model — Probabilistic State-Transition Simulation with Uncertainty Propagation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/stochastic-markov-model
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