简介：传统的人群健康风险评估主要开展确定性分析。然而健康风险因素具有多变量、随机性、时变性、非线性等特点,往往给健康风险评价带来不确定性问题。健康风险评价的不确定系统分析方法中,以概率统计为核心的蒙特卡罗方法因建模预测的可靠性、高效性和适用性逐渐在各个领域得到应用。该方法主要通过随机模拟、统计试验,在假设变量概率分布模型的基础上抽样,从而得到可靠的系统近似值。如何生成优质的随机数、开展有效的随机抽样是应用的关键。将蒙特卡罗方法与一般数值方法结合,可弥补其在小概率或大系统问题中运算速度较慢、计算结果偏低等不足,更高效、更准确地评估、预测风险,对疾病控制评价及卫生政策的修订具有广泛的应用前景。
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