×
拥抱，萨宾;Schwarzfischer，迈克尔;简·哈塞纳尔;卡斯滕·马尔;Theis，Fabian J。

利用Simpson规则，通过热力学积分计算Bayes因子的自适应调度方案。 （英语） Zbl 1505.62196号

统计计算。 26，第3期，663-677（2016）.
摘要：使用贝叶斯因子选择贝叶斯模型需要计算边际可能性。目前，通常使用功率后验的热力学积分来计算边际可能性，这依赖于数值积分方法。然而，常用的积分方法既不能控制积分精度，也不能有效地利用可用的函数求值。在这份手稿中，我们介绍了一种基于辛普森规则的计算边际可能性的自适应方法。该方法是在一个易于分析的学术实例以及两个高维模型上进行评估的，两个模型具有多达800个参数。高维模型描述了大量成纤维细胞中的蛋白质降解。我们的分析表明，与现有的方法相比，所提出的自适应方法在处理简单问题时表现出了更好的性能，并进一步允许对高维问题进行有效的研究。

引用于6文件

MSC公司：

62-08 统计问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断

关键词：

贝叶斯因子;边际似然;热力学积分;后动力;辛普森法则

软件：

波特车轮;ts桥
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Hug}等人，统计计算。26，第3号，663--677（2016；Zbl 1505.62196）
全文： 内政部

参考文献：

[1] Atkinson，K.E.，Han，W.：基本数值分析。威利，纽约（1985）·Zbl 0645.65002号
[2] Bellmann，R.：动态规划和拉格朗日乘数。《贝尔曼连续体：理查德·贝尔曼作品集》。世界科学出版公司，哈肯萨克（1986）·Zbl 0612.01026号
[3] Calderhead，B.，Girolma，M.：通过热力学积分和总体MCMC估算贝叶斯因子。计算。统计数据分析。53(12), 4028-4045 (2009) ·Zbl 1453.62055号 ·doi:10.1016/j.csda.2009.07.025
[4] Chib，S.，Jeliazkov，I.：Metropolis-Hastings输出的边际可能性。《美国统计协会期刊》96（453），270-281（2001）·Zbl 1015.62020号 ·doi:10.1198/016214501750332848
[5] Eydgahi，H.，Chen，W.W.，Muhlich，J.L.，Vitkup，D.，Tsitsiklis，J.N.，Sorger，P.K.：使用贝叶斯方法校准和比较的细胞死亡模型的特性。摩尔系统。生物学9（1），644（2013）·doi:10.1038/msb2012.69
[6] Friel，N.，Pettitt，A.N.：通过幂后验估计边际似然。J.R.Stat.Soc.70（3），589-607（2008）·Zbl 05563360号 ·doi:10.1111/j.1467-9868.2007.00650.x
[7] Friel，N.，Wyse，J.：评估证据：综述。内尔统计局。66（3），288-308（2012）·文件编号：10.1111/j.1467-9574.2011.00515.x
[8] Friel，N.、Hurn，M.、Wyse，J.：提高统计证据的后验估计能力。统计计算。6(1), 15-33 (2013) ·Zbl 1322.62098号
[9] Gelman，A.，Meng，X.：模拟归一化常数：从重要性采样到桥接采样再到路径采样。统计科学。13, 163-185 (1998) ·Zbl 0966.65004号 ·doi:10.1214/ss/1028905934
[10] Geweke，J.：评估基于采样的后验力矩计算方法的准确性。牛津大学出版社，剑桥（1992）
[11] Haario，H.，Saksman，E.，Tamminen，J.：自适应大都会算法。伯努利7（2），223-242（2001）·Zbl 0989.65004号 ·doi:10.2307/3318737
[12] Halter，M.，Tona，A.，Bhadriraju，K.，Plant，A.L.，Elliott，J.T.：单个成纤维细胞中绿色荧光蛋白降解的自动活细胞成像。细胞。A部分71（10），827-834（2007）·doi:10.1002/cyto.a.20461
[13] Harper，C.V.、Finkenstädt，B.、Woodcock，D.J.、Friedrichsen，S.、Semprini，S.，Ashall，L.、Spiller，D.G.、Mullins，J.J.、Rand，D.A.、Davis，J.R.、White，M.R.H.：随机转录周期的动态分析。《公共科学图书馆·生物》。9（4），e1000607（2011）·doi:10.1371/journal.pbio.1000607
[14] Hug，S.、Rau，A.、Hasenaue，J.、Bachmann，J.和Klingmüller，U.、Timmer，J.，Theis，F.J.：高维贝叶斯参数估计：JAK2/STAT5信号模型的案例研究。数学。Biosci公司。246, 293-304 (2013) ·Zbl 1284.62174号 ·doi:10.1016/j.mbs.2013.04.002
[15] Hug，S.，Schmidl，D.，Li，W.B.，Greiter，M.B.，Theis，F.J.：（2014）《生物学中的不确定性：计算建模方法》，chap Bayesian模型选择方法及其在生物ODE系统中的应用（提交给Springer）
[16] Jeffreys，H.：概率论。牛津大学出版社，牛津（1998）·Zbl 0902.62002号
[17] Kass，R.，Raftery，A.：贝叶斯因素。J.Am.Stat.Assoc.90，773-795（1995年）·Zbl 0846.62028号 ·doi:10.1080/01621459.1995.10476572
[18] Kirk，P.，Thorne，T.，Stumpf，M.P.：系统和合成生物学中的模型选择。货币。操作。生物技术。24, 767-774 (2013) ·doi:10.1016/j.copbio.2013.03.012
[19] Kramer，A.，Hasenauer，J.，Allgöwer，F.，Radde，N.：生物网络参数估计贝叶斯框架中的后验熵计算。摘自：IEEE系统与控制多会议记录，第493-498页，横滨（2010）·Zbl 0966.65004号
[20] Lartillot，N.，Philippe，H.：使用热力学积分计算贝叶斯因子。系统。生物学55（2），195-207（2006）·doi:10.1080/10635150500433722
[21] Lewis，S.M.，Raftery，A.E.：通过拉普拉斯-大都市估计器的后验模拟估计贝叶斯因子。《美国统计协会杂志》92（438），648-655（1997）·2018年8月89日
[22] Lodewyckx，T.、Kim，W.、Lee，M.D.、Tuerlinckx，F.、Kuppens，P.、Wagenmakers，E.J.：关于使用乘积空间方法进行贝叶斯因子估计的教程。数学杂志。精神病。55(5), 331-347 (2011) ·兹比尔1225.62037 ·doi:10.1016/j.jmp.2011.06.001
[23] Lopes，H.F.，West，M.：因子分析中的贝叶斯模型评估。统计正弦。14(1), 41-68 (2004) ·兹比尔1035.62060
[24] Lyness，J.N.：自适应Simpson求积程序注释。雅克16（3），483-495（1969）·Zbl 0175.16103号 ·数字对象标识代码：10.1145/321526.321537
[25] Maiwald，T.，Timmer，J.：用PotterWheel进行动态建模和多实验拟合。生物信息学24（18），2037-2043（2008）·doi:10.1093/bioinformatics/btn350
[26] Meng，X.L.，Wong，W.H.：通过简单恒等式模拟归一化常数的比率：理论探索。统计正弦。6(4), 831-860 (1996) ·Zbl 0857.62017号
[27] Neal，R.M.：退火重要性抽样。统计计算。11(2), 125-139 (2001) ·doi:10.1023/A:1008923215028
[28] Neal，R.：可能性的调和平均值：有史以来最差的蒙特卡罗方法（2008）http://radfordneal.wordpress.com/2008/08/17/the-harmonic-man-of-the-likelihood-worst-monte-carlo-method-ever ·Zbl 0989.65004号
[29] Newton，M.，Raftery，A.：带加权似然自举的近似贝叶斯推断。《J.R.Stat.Soc.56，3-48》（1994年）·Zbl 0788.62026号
[30] Oates，C.J.，Papamarkou，T.，Giromia，M.：贝叶斯模型比较的受控热力学积分。（2014）arXiv:1404.5053v2
[31] Raftery，A.，Banfield，J.：停止吉布斯采样器，形态学的使用，以及空间统计中的其他问题。Ann.Inst.Stat.数学。43(1), 32-43 (1991)
[32] 拉夫特里，A。；吉尔克斯，WR（编辑）；Richardson，S.（编辑），假设检验和模型选择，163-187（1996），柏林·Zbl 0841.62019号
[33] Schmidl，D.：使用马尔可夫链蒙特卡罗方法在动态生物系统中进行贝叶斯模型推断。慕尼黑科技大学慕尼黑分校博士论文（2012年）
[34] Schmidl，D.，Hug，S.，Li，W.B.，Greiter，M.B.，Theis，F.J.：贝叶斯模型选择验证了人体锆加工的生物动力学模型。BMC系统。生物学6（1），95（2012）
[35] Skilling，J.：一般贝叶斯计算的嵌套抽样。贝叶斯分析。1(4), 833-859 (2006) ·Zbl 1332.62374号 ·doi:10.1214/06-BA127
[36] Villaverde，A.F.、Banga，J.R.：系统生物学中的逆向工程和识别：策略、观点和挑战。J.R.Soc.接口11（91），4365-4391（2014）
[37] Xu，T.R.，Vyshemersky，V.，Gormand，A.，von Kriegsheim，A.，Giromia，M.，Baillie，G.S.，Ketley，D.，Dunlop，A.J.，Milligan，G.，Houslay，M.D.，Kolch，W.：从特定生物化学物种的多重扰动测量推断信号通路拓扑。科学。信号。3（113），ra20（2010）·doi:10.1212/顺信号2000517
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。