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使用预期信息的高效贝叶斯实验获得下限。 (英语) Zbl 1370.62019年

小结:当数据收集过程因成本或其他限制而存在局限性时,实验设计对于推断至关重要。最佳实验设计确定的参数在某种适当的意义上使数据信息最丰富。在贝叶斯设置中,这被转换为更新到最好的可能在后面。信息论的争论导致了预期信息增益作为设计准则的形成。这可以主要通过蒙特卡罗采样来评估,并通过使用随机近似方法来最大化,这两种方法都是已知的计算昂贵的任务。我们提出了一个框架,其中预期信息增益的下限被用作替代设计标准。除了减轻计算负担外,这还解决了有关估计偏差的问题。利用大污染区渗透率推断问题证明了我们方法的有效性,其中我们使用多相多组分模拟器TOUGH2的大规模并行版本来模拟污染物运移,并使用多项式混沌近似来进一步加速目标功能评估。建议的方法在现场测量可用的环境中进行了演示。

MSC公司:

2015年1月62日 贝叶斯推断
62K05美元 最佳统计设计
94甲17 信息的度量,熵
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