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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--人群智慧(判断式)预测模型与医疗决策统计模型的互补性:预测市场的中介作用
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人群智慧(判断式)预测模型与医疗决策统计模型的互补性:预测市场的中介作用
 
     论文目录
 
ABSTRACT第6-8页
摘要第9-18页
1 INTRODUCTION第18-50页
    1.1 Background of Research第18-21页
    1.2 Judgment and Crowd Wisdom in Health Forecasting第21-27页
    1.3 Previous Application of Crowd Wisdom in Medical Decision Making第27-31页
    1.4 Research Problem and Justification第31-34页
    1.5 Research Aim and Objectives第34-35页
    1.6 Research Questions第35-36页
    1.7 Research Framework第36-38页
    1.8 Hypothesis Development第38-42页
    1.9 Innovation Points第42-45页
    1.10 Profile of Study Area第45-47页
    1.11 Structure of Dissertation第47-50页
2 LITERATURE REVIEW AND CONCEPTUAL THEORY第50-78页
    2.1 Healthcare Forecasting第50-51页
    2.2 Healthcare Forecasting Model第51-64页
        2.2.1 Time Series Moving Average第51-52页
        2.2.2 Time Series Exponential Smoothing第52-53页
        2.2.3 Autoregressive Moving Average (ARMA)第53-55页
        2.2.4 Causal/Regression Models第55-57页
        2.2.5 Artificial Neural networks (ANNs)第57-60页
        2.2.6 Probabilistic Forecasting第60-62页
        2.2.7 Judgmental Methods第62-64页
    2.3 Evolution of Crowd Wisdom第64-67页
    2.4 Prediction Markets第67-78页
        2.4.1 The First Prediction Markets第68-69页
        2.4.2 Corporate Applications of PM第69-71页
        2.4.3 Issues Facing the Corporate Application of Prediction Markets第71-75页
        2.4.4 Flaws of Prediction Market第75-78页
3 METHODS AND ANALYTICAL PROCEDURE第78-97页
    3.1 Research Method第79-80页
    3.2 Quantitative and Qualitative Research第80-81页
    3.3 Primary and Secondary Data第81-82页
    3.4 Model Selection and Estimation第82-90页
        3.4.1 Multiple Time Series Linear Regression第82-83页
        3.4.2 Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average第83-85页
        3.4.3 Modeling the Exponential Smoothing第85-87页
        3.4.4 Modeling the Artificial Neural Networks第87-88页
        3.4.5 Prediction Market Model第88-90页
    3.5 Preliminary Analysis第90-95页
        3.5.1 Test of Reliability of Data and Instrument第91-92页
        3.5.2 Test of Normality of Data第92-93页
        3.5.3 Exploratory Factor Analysis (EFA)第93-94页
        3.5.4 Test of Independence errors and Multicolinearity第94-95页
    3.6 Models Evaluation第95-97页
4 FORECASTING HEALTH SERVICE DEMAND第97-123页
    4.1 Forecasting Patient Flow Using Prediction Market第97-101页
    4.2 Forecasting Patient Flow Forecast Using Artificial Neural Network第101-107页
    4.3 Forecasting Patient Flow Using Time Series Regression Model第107-111页
    4.4 Analysis of Modeling and Predicting Performance of Patient Flow Using ExponentialSmoothing Method第111-114页
    4.5 Forecasting Patient Flow using m SARIMA Model第114-119页
    4.6 Comparison of In-Sample Model Goodness of Fit of Five Models第119-120页
    4.7 Comparison of Post-sample Forecast Accuracy第120-123页
5 FORECASTING HEALTH SERVICE OUTCOME第123-136页
    5.1 Research Data第123-126页
    5.2 Results of Prediction Market Model第126-127页
    5.3 Results of Cox Hazard Proportion and Neural Network Models第127页
    5.4 Preliminary Analysis第127-136页
        5.4.1 Test of Gaussian (Normality) Distribution第128页
        5.4.2 Test of Multicolinearity第128-136页
6 DISCUSSION AND OUTLOOK第136-145页
    6.1 Prospects of Medical Use of Wisdom of the Crowd第136-138页
    6.2 Challenges of Medical Use of Wisdom of the Crowd第138-145页
7 CONCLUSION AND POLICY IMPLICATION第145-148页
    7.1 Research Outcome and Policy Proposal第145-146页
    7.2 Limitations and Future Research Direction第146-148页
LIST OF REFERENCES第148-162页
PUBLICATIONS第162-163页
AWARDS第163页

 
 
论文编号BS4169225,这篇论文共163
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