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Buzbas，Erkan O。;诺亚·A·罗森博格。

AABC：用于群体遗传模型推理的近似贝叶斯计算。 （英语） Zbl 1331.92011年

西奥。大众。生物。 99, 31-42 (2015).
摘要：当评估可能性很困难时，近似贝叶斯计算（ABC）方法对机械驱动参数模型的模型特定参数进行推断。ABC方法在生物学中得到了广泛应用，其成功的关键在于对感兴趣的参数模型中的数据集进行计算成本低廉的模拟。然而，当从模型中模拟数据集的计算量非常大，以致于ABC无法对参数的后验分布进行充分采样时，推断并不简单。我们提出了“近似近似贝叶斯计算”（AABC），这是一类计算快速推理方法，它将ABC扩展到模拟数据昂贵的模型。在AABC中，我们首先模拟一些足够小的数据集，以便从参数模型进行模拟。在这些数据集的条件下，我们使用一个统计模型，该模型近似于正确的参数模型，并能够有效地模拟大量数据集。我们表明，在温和的假设下，随着参数模型模拟的数据集数量和观测数据集样本大小的增加，AABC获得的后验分布收敛于ABC获得的后向分布。我们证明了AABC在自然选择的种群遗传模型以及杂交种群混合历史模型上的性能。后一个例子说明了在种群遗传学中，AABC如何在依赖于概念上简单但潜在缓慢的正向时间模拟的场景中特别有用。

引用于8文件

MSC公司：

92B15号机组 普通生物统计学
92-04 生物相关问题的软件、源代码等
92D10型 遗传学和表观遗传学
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

近似贝叶斯计算;无需使用类似的方法;群体遗传学;后向分布

软件：

AABC公司;弗拉佩;结构
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{E.O.Buzbas}和\textit{N.A.Rosenberg}，Theor。大众。生物.99，31-42（2015；Zbl 1331.92011）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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