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知情子抽样MCMC：大数据集的近似贝叶斯推断

作者

上市的：
  • 弗洛里安·梅尔

    （都柏林大学学院数学与统计学院；都柏林大学院数据分析洞察中心）

  • 尼亚尔·弗里尔

    （都柏林大学学院数学与统计学院；都柏林大学院数据分析洞察中心）

  • 皮埃尔·阿尔奎尔

    （CREST-ENSAE）

摘要

本文介绍了一种在大数据集情况下加速贝叶斯推理的框架。我们设计了一个马尔可夫链，它的转移核使用在整个算法中随机刷新的可用数据的固定大小的未知部分。受近似贝叶斯计算（ABC）文献的启发，二次采样过程以对观测数据的保真度为指导，通过汇总统计进行测量。由此产生的算法Informed Sub-Sampling MCMC是一种通用且灵活的方法，与现有的可扩展方法相反，它保留了Metropolis-Hastings算法的简单性。尽管失去了精确性，即链分布接近目标，但我们从理论上研究并量化了这种偏差，并通过一组不同的示例表明，当计算预算有限时，它会产生出色的性能。如果可用且计算成本低，我们表明将汇总统计设置为最大似然估计值得到了理论论证的支持。

建议引用

  • Florian Maire&Nial Friel&Pierre ALQUIER，2017年。"知情子抽样MCMC：大数据集的近似贝叶斯推断,"工作文件2017-40，经济与统计研究中心。
    • 手柄：RePEc:crs:wppaper:2017-40
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    IDEAS上列出的参考文献

    作为
    1. Matias Quiroz&Robert Kohn&Mattias Villani&Minh-Ngoc Tran，2019年。"通过有效的数据子采样加速MCMC,"美国统计协会杂志《泰勒与弗朗西斯杂志》，第114卷（526），第831-843页，4月。
    2. Paul Fearnhead和Dennis Prangle，2012年。"构建近似贝叶斯计算的汇总统计：半自动近似贝叶斯计算,"英国皇家统计学会学报B辑英国皇家统计学会，第74卷（3），第419-474页，6月。
    3. Vaart，A.W.van der，2000年。"渐近统计,"剑桥图书,剑桥大学出版社，编号978052178450411月。
    4. Quiroz，Matias，2015年。"通过延迟验收和数据子采样加速Mcmc,"工作文件系列307，瑞典中央银行。
    5. Arnak Dalalyan，2017年。"采样和优化之间更进一步、更强的类比：朗之万蒙特卡罗和梯度下降,"工作文件2017-21年，经济与统计研究中心。
    6. 修女马修·A和巴尔丁·大卫·J，2010年。"近似贝叶斯计算中汇总统计量的最优选择,"遗传学和分子生物学中的统计应用De Gruyter，第9卷（1），第1-16页，9月。
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    1. Li，J.&Nott，D.J.&Fan，Y.&Sisson，S.A.，2017年。"通过高斯copula模型将近似贝叶斯计算方法扩展到高维,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第106卷（C），第77-89页。
    2. Gael M.Martin和David T.Frazier以及Christian P.Robert，2020年。"计算贝叶斯：从1763年到21世纪的贝叶斯计算,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件14/20，莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    3. 盖尔·马丁（Gael M.Martin）、大卫·T·弗雷泽（David T.Frazier）和克里斯蒂安·罗伯特（Christian P.Robert），2021年。"21世纪的近似贝叶斯,"莫纳什计量经济学和商业统计工作文件24/21，莫纳什大学计量经济和商业统计系。
    4. Menéndez，P.&Fan，Y.&Garthwaite，P.H.&Sisson，S.A.，2014年。"置信区间偏差和覆盖概率的同步调整,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第70卷（C），第35-44页。
    5. Christopher C.Drovandi和Anthony N.Pettitt，2013年。"具有不可测似然模型的贝叶斯实验设计,"生物计量学国际生物识别学会，第69卷（4），第937-948页，12月。
    6. Baey，Charlotte&Smith，Henrik G.&Rundlöf，Maj&Olsson，Ola&Clough，Yann&Sahlin，Ullrika，2023年。"用近似贝叶斯计算校准大黄蜂觅食模型,"生态建模爱思唯尔，第477（C）卷。
    7. Jonathan U Harrison和Ruth E Baker，2020年。"一种在近似贝叶斯计算中组合摘要统计的自动自适应方法,"普洛斯一号，公共科学图书馆，第15卷（8），1-21页，8月。
    8. Prangle Dennis&Fearnhead Paul&Cox Murray P.&Biggs Patrick J.&French Nigel P.，2014年。"用于ABC模型选择的汇总统计的半自动选择,"遗传学和分子生物学中的统计应用De Gruyter，第13卷（1），第67-82页，2月。
    9. Buzbas，Erkan O.和Rosenberg，Noah A.，2015年。"AABC：用于人口遗传模型推理的近似近似贝叶斯计算,"理论种群生物学爱思唯尔，第99卷（C），第31-42页。
    10. Soubeyrand Samuel&Guiton François&Klein Etienne K.&Carpentier Florence，2013年。"函数统计的近似贝叶斯计算,"遗传学和分子生物学中的统计应用De Gruyter，第12卷（1），第17-37页，3月。
    11. Mikael Sunnáker、Alberto Giovanni Busetto、Elina Numminen、Jukka Corander、Matthieu Foll和Christophe Dessimoz，2013年。"近似贝叶斯计算,"PLOS计算生物学，公共科学图书馆，第9卷（1），第1-10页，1月。
    12. Michael Creel和Dennis Kristensen，2016年。"关于近似贝叶斯计算（或模拟矩法）中统计量的选择,"计算统计与数据分析爱思唯尔，第100卷（C），第99-114页。
    13. 威尔金森·理查德·戴维（Wilkinson Richard David），2013年。"近似贝叶斯计算（ABC）在模型误差的假设下给出了准确的结果,"遗传学和分子生物学中的统计应用，De Gruyter，第12卷（2），第129-141页，5月。
    14. Nakagome Shigeki&Fukumizu Kenji&Mano Shuhei，2013年。"群体遗传推理中的核近似贝叶斯计算,"遗传学和分子生物学中的统计应用De Gruyter，第12卷（6），第667-678页，12月。
    15. 迈克尔·斯托克斯（Michael Stocks）、马修·西奥（Mathieu Siol）、马丁·拉斯库克斯（Martin Lascoux）和斯特凡·德米塔（Stéphane De Mita），2014年。"近似贝叶斯计算中模型选择所需的信息量,"普洛斯一号，公共科学图书馆，第9卷（6），第1-13页，6月。
    16. VanDerHorn，Eric&Mahadevan，Sankaran，2018年。"利用汇总统计数据和可靠性数据更新贝叶斯模型,"可靠性工程与系统安全爱思唯尔，第172（C）卷，第12-24页。
    17. Soubeyrand，Samuel&Haon-Lasportes，Emilie，2015年。"基于最大伪似然估计的后验条件的弱收敛性及其在ABC中的应用,"统计与概率信件爱思唯尔，第107（C）卷，第84-92页。
    18. Silk Daniel&Filippi Sarah&Stumpf Michael P.H.，2013年。"序列近似贝叶斯计算的优化阈值调度：在分子系统中的应用,"遗传学和分子生物学中的统计应用，De Gruyter，第12卷（5），第603-618页，10月。
    19. Laurent Davezies&Xavier D’Haultfoeuille&Yannick Guyonvarch，2019年。"可交换阵列的经验处理结果,"论文1906.11293，arXiv.org，2020年5月修订。
    20. 亚历山大·弗兰克尔和马克西米利安·凯西，2022年。"应公布哪些调查结果？,"美国经济杂志：微观经济学，美国经济协会，第14卷（1），第1-38页，2月。

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