Ardından mevcut durum ile yatırım yapılan durum için birikimli kazanç ve kayıplar Monte Carlo simülasyonu ile hesaplanarak karşılaştırma yapılmış ve yatırım kararının kliniğin lehine olduğu anlaşılmıştır.
📌 3 Maddede Bu Makale
🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada, özel bir fizyoterapi ve rehabilitasyon kliniğinin yeni bir elektroterapi cihazına yatırım yapması halinde, yatırımın ne kadar sürede geri döneceği Monte Carlo simülasyonu ile tahmin edilerek, yatırımın avantajlı mı dezavantajlı mı olduğuna karar verilmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Simülasyon deneyi için bir senaryo üretilmiş, kliniğe gelen hasta sayısının günlere göre Üniform dağıldığı varsayılarak, 360 gün boyunca gelen hasta sayısı Üniform dağılıma uygun rasgele sayı üretilerek elde edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Ardından mevcut durum ile yatırım yapılan durum için birikimli kazanç ve kayıplar Monte Carlo simülasyonu ile hesaplanarak karşılaştırma yapılmış ve yatırım kararının kliniğin lehine olduğu anlaşılmıştır.
Bu çalışmada, özel bir fizyoterapi ve rehabilitasyon kliniğinin yeni bir elektroterapi cihazına yatırım yapması halinde, yatırımın ne kadar sürede geri döneceği Monte Carlo simülasyonu ile tahmin edilerek, yatırımın avantajlı mı dezavantajlı mı olduğuna karar verilmiştir. Simülasyon deneyi için bir senaryo üretilmiş, kliniğe gelen hasta sayısının günlere göre Üniform dağıldığı varsayılarak, 360 gün boyunca gelen hasta sayısı Üniform dağılıma uygun rasgele sayı üretilerek elde edilmiştir. Ardından mevcut durum ile yatırım yapılan durum için birikimli kazanç ve kayıplar Monte Carlo simülasyonu ile hesaplanarak karşılaştırma yapılmış ve yatırım kararının kliniğin lehine olduğu anlaşılmıştır.
Altıntaş, T., Kaldık, A. (2023). Monte Carlo Simülasyonu ile Yatırım Kararı. Sağlık Akademisyenleri Dergisi, Cilt: 10 Sayı: 2, 268–274. https://doi.org/10.52880/sagakaderg.1242263
Davis, A. P., Grondin, C. J., Lennon-Hopkins, K., Saraceni-Richards, C., Sciaky, D., King, B. L., Wiegers, T. C., & Mattingly, C. J. (2015). The Comparative Toxicogenomics Database’s 10th year anniversary: Update 2015.
Feldstein, M. S. (1970). The Rising Price of Physician’s Services. The Review of Economics and Statistics, 52(2), 121. https://doi.org/10.2307/1926113
Flagle, C. D. (t.y.). A Decısıon Theoretıcal Comparıson Of Three Procedures Of Screenıng For A Sıngle Dısease. 15.
Fries, B. E. (2022). Bibliography of Operations Research in Health-Care Systems: An Update. 13.
Haigh, T., Priestley, M., & Rope, C. (2014). Los Alamos Bets on ENIAC: Nuclear Monte Carlo Simulations, 1947-1948. IEEE Annals of the History of Computing, 36(3), 42-63. https://doi.org/10.1109/MAHC.2014.40
Hançerlioğulları, A. (2006). Monte Carlo Sımulatıon Method And Mcnp Code System. 14(2), 12.
Hanssmann, F. (1961). Operations Research in National Planning of Underdeveloped Countries. Operations Research, 9(2), 230-248. https://doi.org/10.1287/opre.9.2.230
Klarman, H. E. (1967). Present status of cost-benefit analysis in the health field. American Journal of Public Health and the Nations Health, 57(11), 1948-1953. https://doi.org/10.2105/AJPH.57.11.1948
Molina-Pariente, J. M., Hans, E. W., & Framinan, J. M. (2018). A stochastic approach for solving the operating room scheduling problem. Flexible Services and Manufacturing Journal, 30(1-2), 224-251. https://doi.org/10.1007/s10696-016-9250-x
Reveller, C., Lynn, W., & Feldmann, F. (1969). An Optimization Model of Tuberculosis Epidemiology. Management Science, 16(4), B-190-B-211. https://doi.org/10.1287/mnsc.16.4.B190