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克里斯·巴恩斯（Chris P.Barnes）。;萨拉·菲利皮;Stumpf，Michael P.H。

为ABC模型选择构建汇总统计的慎重方法。 （英语） Zbl 1252.62002号

统计计算。 22，第6期，1181-1197（2012）.
小结：对于几乎所有具有挑战性的科学问题，对可能性的评估即使不是不可能，也是有问题的。近似贝叶斯计算（ABC）允许我们将整个贝叶斯公式应用于可以使用模型模拟但无法直接评估可能性的问题。当比较真实数据和模拟数据的汇总统计数据而不是直接比较数据时，信息会丢失，除非汇总统计数据足够。然而，充足的统计数据并不常见，但如果没有它们，ABC推断中的统计推断应谨慎考虑。
以前，其他作者试图结合不同的统计数据，以便使用搜索和信息启发式构造（近似）足够的统计数据。在这里，我们采用了一个信息理论框架，该框架可用于通过组合不同的统计数据来构建适当的（近似足够的）统计数据，直到将信息损失降至最低。我们从潜在的大量不同统计数据开始，选择捕获（几乎）与完整数据集相同信息的最小数据集。然后，我们证明可以为参数估计和模型选择问题构建这样的统计集，并且我们将我们的方法应用于一系列说明性和实际的模型选择问题。

引用于11文件

MSC公司：

62B10型 信息理论主题的统计方面
2015年1月62日 贝叶斯推断
65C60个 统计中的计算问题（MSC2010）

关键词：

信息论;模型选择;典型证据

软件：

贝叶斯DA;ABC系统生物
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.P.Barnes}等人，《统计计算》。22，第6号，1181--1197（2012；Zbl 1252.62002）
全文： 内政部 arXiv公司 链接

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