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AABC公司

swMATH标识: 16116
软件作者: Erkan O.Buzbas,Noah A.Rosenberg
说明: AABC:当模拟大量数据集时,近似近似的贝叶斯计算在计算上是不可行的。当概率评估困难时,近似贝叶斯计算(ABC)方法对机械驱动参数统计模型的特定模型参数进行推理。ABC方法成功的核心是从感兴趣的参数模型中计算出的廉价的数据集模拟。然而,当从一个模型中模拟数据集的计算量太大,以致于参数的后验分布不能被ABC充分采样时,推理就不那么简单了。我们提出了近似近似贝叶斯计算(AABC),这是一类将基于ABC的模拟推理扩展到模拟数据昂贵的模型中的方法。在AABC中,我们首先模拟有限数量的数据集,这些数据集在计算上可以从参数模型进行模拟。我们使用这些数据集作为固定的背景信息来通知一个非机械统计模型,该模型近似于正确的参数模型,并且能够通过贝叶斯重采样方法有效地模拟大量的数据集。结果表明,在较温和的假设下,随着参数模型模拟的数据集数量和观测数据集样本量的增加,AABC得到的后验分布收敛于ABC方法得到的后验分布。我们说明了AABC在自然选择的群体遗传模型和杂交群体混合历史模型上的表现。
主页: http://arxiv.org/abs/1301.6282
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参考文献: 9种出版物

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