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Implementing Generalized Additive Models to Estimate the ExpectedValue of Sample Information in a Microsimulation Model: Results of Three CaseStudies

机译:实施广义可加模型以估计期望值微观模拟模型中样本信息的价值:三例结果学习

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摘要

BackgroundThe expected value of sample information (EVSI) can help prioritize research, but its application is hampered by computational infeasibility, especially for complex models. We investigated an approach by Strong and colleagues to estimate EVSI by applying generalized additive models (GAM) to results generated from a probabilistic sensitivity analysis (PSA).
机译:背景信息样本信息(EVSI)的期望值可以帮助确定研究的优先级,但是其应用受到计算不可行的限制,特别是对于复杂模型。我们研究了Strong和同事通过将广义加性模型(GAM)应用于概率敏感性分析(PSA)产生的结果来估算EVSI的方法。

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