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Carolyn M.Rutter。;乔纳森·奥齐克;玛丽亚·迪约里奥;尼科尔森·科利尔

使用增量混合近似贝叶斯计算进行微观模拟模型校准。 （英语） Zbl 1435.62398号

附录申请。斯达。 13，第4号，2189-2212（2019）.
小结：微观模拟模型（MSM）用于预测不同情景下的人群水平结果，从而为政策提供信息。MSM模拟个体水平的事件历史，以标记疾病过程（如癌症的发展）和政策行动（如筛查）对这些事件的影响。MSM通常有许多未知参数；校准是搜索参数空间以选择能够准确预测大范围目标的MSM参数的过程。我们开发了用于MSM校准的增量混合近似贝叶斯计算（IMABC），该计算根据给定校准目标的模型参数后验分布生成模拟样本。IMABC从基于拒绝的ABC步骤开始，从模型参数的先验分布中提取点样本，并接受导致模拟目标靠近观察目标的点。接下来，通过从多元正态分布和接受点的混合中提取额外的点来迭代更新样本，从而实现准确的预测。后验估计是通过对最终接受点集进行加权来获得的，以说明自适应采样方案。我们通过校准CRC-SPIN 2.0来演示IMABC，这是一种用于指导国家CRC筛查指南的结直肠癌MSM的更新版本。

引用于三文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学科学中的应用；元分析
62英尺15英寸 贝叶斯推断

关键词：

自适应ABC;智能体模型;结直肠癌;微观仿真模型;增量混合近似贝叶斯计算

软件：

R（右）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.M.Rutter}等人，Ann.Appl。《法律总汇》第13卷第4期，第2189-2212页（2019年；兹bl 1435.62398）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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