×

abcrf

swMATH标识: 21308
软件作者: 路易斯·雷纳尔、让-米歇尔·马林、皮埃尔·普洛、马修·里巴特特、克里斯蒂安·P·罗伯特、阿诺·埃斯托普
说明: abcrf包:用于贝叶斯参数推断的ABC随机森林。近似贝叶斯计算(ABC)已经发展成为一种标准的方法,用于管理与难以处理的似然函数相关的模型的贝叶斯推理。大多数ABC实现都需要初步选择一个信息统计向量来汇总原始数据。此外,在几乎所有现有的实现中,区分接受和拒绝模拟参数值的公差水平需要校准。我们建议对参数进行无似然贝叶斯推断,而不必事先选择汇总统计的相关成分,并绕过相关公差水平的推导。该方法依赖于Breiman(2001)在(非参数)回归环境中应用的随机森林方法。我们主张为感兴趣的参数向量的每个分量推导一个新的随机森林。与以前的ABC方法相比,该方法在选择汇总统计量的稳健性方面有显著提高,不依赖于任何类型的容差水平,并且在给定计算时间内点估计精度和可信区间估计的质量方面是一个很好的权衡。我们说明了我们的方法论建议的性能,并将其与早期的ABC方法在一个普通玩具和一个处理人类种群进化的群体遗传学例子上进行了比较。这里设计的所有方法都包含在CRAN上提供的R包abcrf(版本1.6)。
主页: https://cran.r-project.org/web/packages/abcrf/index.html
依赖项: R
关键词: R包;arXiv_stat.ME公司;arXiv公司;机器学习;arXiv_状态ML;arXiv出版物;近似贝叶斯计算;贝叶斯推理;无似然法;参数推断;随机森林
相关软件: 迪亚布;R;abc公司;护林员;AABC公司;ABC子公司;V层;贝耶斯达;synlik公司;GPS-ABC;Rcparmadillo公司;肾上腺素;生土;ABC工具箱;克兰;grf公司;UCI毫升;rstan公司;G配合;RStan公司
参考文献: 20种出版物
全部的 前5名

60位作者引用

不是,大卫约翰
2 德罗万迪,克里斯托弗C。
2 Dutta,Ritabrata
2 海尼,马库斯
2 克莱恩,纳贾
2 小派,安东尼N。
2 罗德里格斯,吉尔赫梅苏扎
2 西森,斯科特A。
1 阿布科维茨,贾尼斯L。
1 巴西迪斯,阿波斯托洛斯
1 毕,界峰
1 博雷尔,米歇尔
1 布霍尔茨,亚历山大
1 肖邦,尼古拉斯
1 康兰,安德鲁·J·K。
1 科普,罗伯特C。
1 科兰德,朱卡
1 科拉迪,法比奥
1 邓巴,辛西娅
1 Economou,多时性
1 弗伦德,费边
1 古特曼,迈克尔U。
1 古托普,彼得
1 亨德里克斯,杰西
1 拉斐兹基
1 卡拉巴索斯,乔治
1 卡斯基,塞缪尔
1 科勒,萨姆森
1 李,安B。
1 李,邢菊
1 莱森,法布里齐奥
1 马勒法基,索尼娅
1 麦肯,詹姆斯P。
1 麦金利,Trevelyan J。
1 门格森,凯丽L。
1 米宁,弗拉基米尔N。
1 米拉,安东尼埃塔
1 摩尔,马修T。
1 尼尔,彼得J。
1 诺伊曼,塞德里克
1 尼科尔斯,杰夫K。
1 奥内拉,朱卡·佩卡
1 波斯皮西尔,泰勒
1 普朗格,丹尼斯
1 普莱斯,大卫J。
1 莱斯蒂夫,奥利弗
1 罗斯,约书亚五世。
1 桑德斯,克里斯托弗P。
1 沈伟宁
1 阿诺,杰古塞先生
1 史密斯,迈克尔·斯坦利
1 斯宾塞,西蒙·爱德华·弗兰克
1 蒂莉,劳伦斯
1 明戈川
1 萨维拉斯,乔治
1 维斯卡迪,塞西莉亚
1 吴传凤
1 徐,杰森
1 俞学军
1 朱伟轩

按年份引用出版物