斯特凡诺·卡布拉斯;玛丽亚·尤金妮亚·卡斯特拉诺斯;奥利弗·拉特曼 具有难以处理的可能性的模型的拟合优度。 （英语） Zbl 1474.62079号 测试 30，编号3，713-736（2021）。 小结：由于缺乏具有良好频率特性（即已知采样分布）的可计算诊断措施，对具有难以处理的可能性的复杂模型进行常规精确性分析受到阻碍。这妨碍了根据预先指定的测试统计数据评估拟合仿真模型相关数据的极限，这是模型改进的基本要求。给定一个假设模型的近似贝叶斯计算设置，该假设模型具有难以处理的可能性，可以从中进行模拟，我们提出了一个通用且计算成本低廉的蒙特卡罗框架，用于获得在（[0,1]\）中渐近均匀分布的值在假设模型下，当条件统计量和最大似然估计量之间的渐近等价性的假设成立时。提出的框架几乎直接遵循贝叶斯文献中提出的条件预测值。数值研究表明，相对于其他诊断方法，在检测实际模型差异方面具有良好的功率特性。我们在可分析的示例和复杂的结核病传播模型上演示了该技术。 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 关键词：近似贝叶斯计算;模型充分性;模型检查;基于仿真的建模 软件：美国广播公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Cabras}等人，试验30，编号3，713--736（2021；Zbl 1474.62079） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] Aandahl，RZ；斯塔德勒，T。；Sisson，SA；Tanaka，MM，精确与近似计算：调和结核分枝杆菌流行病学参数的不同估计，遗传学，196，4，1227-1230（2014）·doi:10.1534/genetics.113.158808 [2] 巴恩斯，CP；丝绸，D。；盛，X。；Stumpf，MP，合成生物系统的贝叶斯设计，国家科学院学报，108，37，15190-15195（2011）·doi:10.1073/pnas.1017972108 [3] 巴恩斯，CP；菲利普，S。；斯顿夫，议员；Thorne，T.，《构建ABC模型选择汇总统计的考虑方法》，《统计计算》，22，6，1181-1197（2012）·兹比尔1252.62002 ·doi:10.1007/s11222-012-9335-7 [4] 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