Process / pipelineSimulation / optimization
베이지안 마르코프 모형 — 베이지안 모수 추정을 이용한 상태-전이 모형화
베이지안 마르코프 모형은 마르코프 연쇄 코호트 모형화와 베이지안 통계적 추론을 결합한 상태-전이 시뮬레이션 방법이다. 전이 확률에 사전 분포를 설정하고 관측 데이터로 이를 갱신함으로써, 이 접근법은 전체 모수 불확실성을 시뮬레이션을 통해 전파하여 단일점 추정치가 아닌 비용, 생존 연수, 또는 삶의 질 보정 생존 연수와 같은 결과에 대한 사후 분포를 산출한다.
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출처
- Briggs, A., Sculpher, M., Claxton, K. (2006). Decision Modelling for Health Economic Evaluation. Oxford University Press, Oxford. ISBN: 9780198526629
- 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 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Markov Model — State-Transition Modeling with Bayesian Parameter Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/simulation/bayesian-markov-model
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