文献

J-GLOBAL ID：201902215888112789   整理番号：19A2229699

不連続性を持つMarkovモデルの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of Markov Models with Discontinuities

著者 (3件)： Perez-Martin Jorge (Department of Artificial Intelligence, Universidad Nacional de Educacion a Distancia (UNED), Madrid, Spain (JP, FJD), and School of Health and Related Research, University of Sheffield, Sheffield, South Yorkshire, UK) ,  Bermejo Inigo ,  Diez Francisco J. (Department of Artificial Intelligence, Universidad Nacional de Educacion a Distancia (UNED), Madrid, Spain (JP, FJD), and School of Health and Related Research, University of Sheffield, Sheffield, South Yorkshire, UK)
資料名： Medical Decision Making  (Medical Decision Making)
巻： 39  号： 4  ページ： 414-420  発行年： 2019年 
JST資料番号： A1630A  ISSN： 0272-989X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景.時間の離散化によってMarkovモデルに導入された誤差を減衰させるために,半サイクル補正と生命表法のようないくつかの方法を開発した。ElbashaとChattwalは,数値積分技術に基づく代替「補正」を提案した。これらの結果から,半サイクル補正に等価な台形則は,シンプソンの1/3および3/8則ほど正確ではないことを示した。しかし,それらは不連続性の影響を考慮しなかった。目的.不連続性を持つMarkovモデルを評価する方法を提案した。設計。台形則を適用して,コスト関数の左右限界の平均に対する不連続性の各点におけるコストを設定することにより,モデルを調整する方法を導出した。次に,1年のサイクル長とコスト関数に関する不連続性を持つモデルを取り上げ,1日のサイクル長さを持つ等価モデルとして,金標準として用いた他の「補正」との比較を行った。結果:予想通り,このモデルに対して,ライフテーブル法は,サイクルの開始または終了時に遷移が起こると仮定するよりも,より正確である。不連続性を考慮しない数値積分技術の適用は大きな誤差を引き起こす。平均コスト値を持つモデルは,特に台形と1/3シンプソン則に対して非常に小さい誤差をもたらす。結論.不連続性の場合には,この方法は数学的正当性を有し,経験的評価において,洗練された3/8シンプソン則よりも正確であるため,台形則を平均化モデルに適用することを推奨した。Copyright The Author(s) 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *不連続性 ,  費用関数 ,  数値積分 ,  金
準シソーラス用語： 等価モデル ,  離散化 ,  *Markovモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 状態遷移モデル ,  半サイクル補正 ,  Markovモデル ,  サイクル内補正 ,  不連続

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  半導体集積回路  (NC03162T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 不連続性 ,  Markovモデル ,  評価