董信煌;李慶章;
頁: 151-176
日期: 2009/04
卷期: 16(2)
關鍵字: 研究方法;因果解釋性研究;資訊系統影響;貝氏迴歸;模式選擇;
Keywords: Research methods;casual explanatory study;IS impact;Bayesian regressions;model selection;
摘要: 因果解釋性研究是實證研究中很重要的一種研究方法，在實證研究中學者常使用複迴歸方法來驗證研究模式並找到顯著因子。貝氏迴歸是一種不同於複迴歸的分析工具，它使用事後機率抽取樣本來做統計推論，由於馬可夫鏈蒙地卡羅演算法可以有效率依機率分佈來抽取樣本，貝氏迴歸...

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駱至中;林錦昌;
頁: 53-74
日期: 2005/10
卷期: 12(4)
關鍵字: 醫療資訊學Medical Informatics;診斷關聯群前瞻性支付系統Diagnostic Related Groups/Prospective Payment System; DRG/PPS;DRGs取巧行為DRGs Creeps;模擬退火演算法Simulated Annealing Algorithm;適應性類神經模糊推論系統Adaptive Network-based Fuzzy Inf;
Keywords: Medical Informatics;Diagnostic Related Groups/Prospective Payment System DRG/PPS;DRGs Creeps;Simulated Annealing Algorithm;Adaptive Network-based Fuzzy Inference System ANFIS;
摘要: 中央健保局為控制國內醫療費用的成長並有效運用醫療資源，將逐步實施總額預算制度，而「診斷關聯群前瞻性支付」（簡稱DRG/PPS）是新制度中醫療費用分配與支付的基準。為求執行上的公平與正確，如何有效審查進而抑制醫療服務提供者在申請給付時有意或無意間產生的DRGs取巧...

引用     導入Endnote