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斯特凡诺·卡布拉斯;玛丽亚·尤金妮亚·卡斯特拉诺斯·努埃达;埃利斯·鲁里

通过在拟似然框架中建模汇总统计的近似贝叶斯计算。 （英语） Zbl 1335.62041号

贝叶斯分析。 10，第2期，411-439（2015）.
摘要：当似然函数难以计算时，近似贝叶斯计算（ABC）是一类有用的贝叶斯推理方法。在实践中，当存在先验和后验差异时，基本的ABC算法可能效率低下。因此，应该使用更精细的方法，例如使用马尔可夫链蒙特卡罗算法的ABC（ABC-MCMC）。然而，为MCMC制定提案密度是一个敏感问题，在ABC环境下非常困难，因为在ABC环境中，可能性很难解决。我们讨论了一种对ABC-MCMC算法有用的自动提案分发。该建议受拟似然（QL）函数理论的启发，通过将汇总统计量的分布建模为参数的函数得到。本质上，给定一个汇总统计的实值向量，我们通过参数统计的回归函数对模型进行重编程，该回归函数是在试点-运行模拟研究中从原始模型中采样获得的。对于标量参数，QL理论得到了很好的建立，并且证明了当汇总统计量的条件方差为常数时，QL具有闭合形式的正态密度。这种构造建议分布的思想被扩展到非常数方差和实值参数向量。通过几个例子和对群体遗传学中一个实际问题的应用，说明了该方法。

引用于4文件

MSC公司：

2015年1月62日 贝叶斯推断
60J22型 马尔可夫链中的计算方法

关键词：

估计函数;无需使用类似的方法;马尔科夫蒙特卡洛;建议书分发;假相似性
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Cabras}等人，贝叶斯分析。10，编号2411-439（2015年；兹bl 1335.62041）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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