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Trevelyan J.麦金利。;Joshua V.罗斯。;罗伯·迪尔登;库克，亚历克斯·R。

流行病模型的基于仿真的贝叶斯推理。 （英语） Zbl 1471.62137号

计算。统计数据分析。 71, 434-447 (2014)。
摘要：通过数据增强马尔可夫链蒙特卡罗（DA-MCMC）使用贝叶斯范式是一种有效且灵活的动态模型拟合缺失和删减数据的方法。此样本从关节后部获取参数和缺失数据，但对于大型系统需要较高的内存开销。此外，为缺失数据设计有效的提案分发通常具有挑战性。相反，伪边缘方法使用蒙特卡罗估计对缺失数据进行整合，该估计由模型的多个独立模拟生成。这些技术可以避免DA-MCMC的高存储要求，并在一定条件下生成参数的精确边缘后验分布。提出了一种新的动态传染病模型重要性抽样方法，该方法通过对有效性准则集（基于模型结构）和观测数据进行模拟来实现。利用天花爆发时的清除时间和最终大小数据说明了这些技术的灵活性。结果表明，这些方法可以避免可逆跳跃MCMC的需要，并且可以在由于计算不可行的可能性而无法进行DA-MCMC的情况下进行推理。

引用于20文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
2015年1月62日 贝叶斯推断
92天30分 流行病学

关键词：

贝叶斯推断;流行病模型;马尔科夫蒙特卡洛;伪边缘方法;天花

软件：

拉迪巴格;对;结尾;贝叶斯DA
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\textit{T.J.McKinley}等人，《计算》。统计数据分析。71、434--447（2014；Zbl 1471.62137）
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