【摘 要】
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目的:探讨成本-效果可接受曲线(CEAC)采用贝叶斯方法的原因,以及如何在贝叶斯回归模型框架下绘制CEAC。方法:首先从原理上分析贝叶斯方法的优势,其次在R软件中生成模拟数据并
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目的:探讨成本-效果可接受曲线(CEAC)采用贝叶斯方法的原因,以及如何在贝叶斯回归模型框架下绘制CEAC。方法:首先从原理上分析贝叶斯方法的优势,其次在R软件中生成模拟数据并在Openbugs软件中实现模型,绘制CEAC,比较不同先验信息下该曲线的差异。结果:在强先验信息下,参数后验分布的均数比弱先验信息下更准确、标准差更小。在一定范围内,强先验信息下增量-净效益大于0的概率大于弱先验信息下的概率。结论:贝叶斯方法在参数估计、区间估计、概率解释上具有优势。在贝叶斯方法下,CEAC可得到合理的解释。贝叶斯方法先验信息对参数估计与成本-效果分析决策甚为重要。在强先验信息下,参数估计的准确度、变异度更小,同时CEAC也更准确。
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