Prangle,D。;布鲁姆,M.G.B。;波波维奇(G.Popovic)。;Sisson,S.A.公司。 使用覆盖属性进行近似贝叶斯计算的诊断工具。 (英语) Zbl 1335.62058号 澳大利亚。N.Z.J.统计。 56,第4期,309-329(2014). 摘要:近似贝叶斯计算(ABC)是一种在计算困难的似然函数存在的情况下,从近似后验分布进行采样的方法。一种常见的实现是基于模拟来自先验的模型、参数和数据集的三元组,然后接受对应数据集或该数据集的摘要与观测数据“接近”的模型和参数对作为近似后验的样本。紧密度通常通过距离度量和核尺度参数确定。适当选择该参数对于生成高质量近似值非常重要。本文在评估覆盖特性的基础上,提出了核尺度参数选择的诊断工具,认为可信区间在适当设计的仿真设置中具有正确的覆盖水平。我们提供了模型和参数推理覆盖率的理论结果,并将其应用于ABC上下文的诊断。我们重新分析了一项关于人类人口统计学史的研究,以确定所采用的后验近似值是否合适。实现所建议方法的代码在\mathsf{R}包中免费提供abc工具. 引用于15文件 MSC公司: 2015年1月62日 贝叶斯推断 62-04 统计相关问题的软件、源代码等 62J20型 诊断、线性推理和回归 62-07 数据分析(统计)(MSC2010) 62第25页 统计学在社会科学中的应用 关键词:无似然推理;模型推理;参数推断 软件:abc工具;R(右);ABC工具箱 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Prangle}等人,澳大利亚。N.Z.J.Stat.56,No.4,309--329(2014;Zbl 1335.62058) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] Aeschbacher,《在近似贝叶斯计算中选择摘要统计的新方法》,《遗传学》192页1027–(2012)·doi:10.1534/genetics.112.143164 [2] 博蒙特,《模拟、遗传学和人类史前史》,麦当劳研究所专著,第134页–(2008年) [3] 博蒙特,进化与生态学中的近似贝叶斯计算,年。经济评论。进化。系统第41页–(2010年) [4] Beaumont,人口遗传学中的近似贝叶斯计算,《遗传学》162页,2025–(2002) [5] 贝纳多,贝叶斯理论(2000) [6] 美国广播公司Bertorelle将其作为一个灵活的框架来估计人口在空间和时间上的变化:一些缺点,许多优点,Mol.Ecol。第19页,2609页–(2010年)·doi:10.1111/j.1365-294X.2010.04690.x [7] Blum,《近似贝叶斯计算:非参数视角》,J.Amer。统计师。协会105第1178页–(2010a)·Zbl 1390.62052号 ·doi:10.1198/jasa.2010.tm09448 [8] Blum,《COMPSTAT会议记录》2010年第47页–(2010b)·doi:10.1007/978-3-7908-2604-34 [9] Blum,近似贝叶斯计算的非线性回归模型,统计。计算。第20页,第63页–(2010年)·doi:10.1007/s11222-009-9116-0 [10] Blum,《近似贝叶斯计算中降维方法的比较评述》,Statist。科学。第28页,189页–(2013年)·Zbl 1331.62123号 ·doi:10.1214/12-STS406 [11] Bortot,《体视学极值推断》,J.Amer。统计师。Assoc.102第84页–(2007年)·Zbl 1284.62795号 ·doi:10.1198/016214500000988 [12] 库克,使用后验分位数验证贝叶斯模型软件,J.Compute。图表。统计师。第15页,675页–(2006年)·doi:10.1198/106186006X136976 [13] 科努特,用DIY ABC推断人口历史:一种用户友好的近似贝叶斯计算方法,生物信息学24页2713–(2008)·Zbl 05743620号 ·doi:10.1093/bioinformatics/btn514 [14] Csileyéry,实践中的近似贝叶斯计算,趋势经济。进化。第410页第25页–(2010年)·doi:10.1016/j.tree.2010.04.001 [15] Dawid,《统计理论:优先方法》,J.R.Statist。Soc.序列号。A 147页278–(1984)·Zbl 0557.62080号 ·doi:10.2307/2981683 [16] Dean,具有难以处理的可能性的隐马尔可夫模型的参数估计,Scand。J.统计。(2014) ·Zbl 1305.62303号 ·doi:10.1111/sjos.12077 [17] Drovandi,多元分位数分布的无似然贝叶斯估计,计算。统计师。数据分析。第55页,第2541页–(2011年)·Zbl 1464.62062号 ·doi:10.1016/j.csda.2011.03.019 [18] Durbin,基于样本分布函数的测试分布理论(1973)·Zbl 0267.62002号 ·doi:10.1137/1.9781611970586 [19] 费萨尔,为近似贝叶斯计算选择接受截止点的新方法,J.Appl。统计师。第40页,862页–(2013年)·doi:10.1080/02664763.2012.756860 [20] Fearnhead,《为近似贝叶斯计算构建摘要统计:半自动ABC(带讨论)》,J.R.Statist。Soc.序列号。B 74第419页–(2012年)·文件编号:10.1111/j.1467-9868.2011.010.10.x [21] Gneiting,概率预测,校准和清晰度,J.R.统计。Soc.序列号。B 69第243页–(2007年)·Zbl 1120.62074号 ·文件编号:10.1111/j.1467-9868.2007.00587.x [22] Grelaud,《吉布斯随机场模型选择的ABC类无障碍方法》,贝叶斯分析。第317页,共4页–(2009年)·Zbl 1330.62126号 ·doi:10.1214/09-BA412 [23] 马林,近似贝叶斯计算方法,统计。计算。第22页,1167页–(2012年)·Zbl 1252.62022号 ·doi:10.1007/s11222-011-9288-2 [24] Menéndez,置信区间偏差和覆盖概率的同时调整,计算。统计师。数据分析。第35页第70页–(2014年)·Zbl 1471.62138号 ·doi:10.1016/j.csda.2013.08.016 [25] Monahan,《贝叶斯分析的正确可能性》,《生物统计学》79第271页–(1992)·Zbl 0751.62012号 ·doi:10.1093/biomet/79.2.271 [26] Ratmann,基于无相似性推理的模型批评,及其在蛋白质网络进化中的应用,Proc。国家。阿卡德。科学。第106页,10576页–(2009年)·doi:10.1073/pnas.0807882106 [27] Seillier Moiseiwitsch,《关于检验序列概率预测的有效性》,J.Amer。统计师。协会88第355页–(1993)·Zbl 0771.62058号 [28] Sisson,《马尔可夫链蒙特卡罗手册》第319页–(2011年) [29] Sjödin,重测序数据没有提供证据证明倒数第二个冰川期非洲存在人类瓶颈,Mol.Biol。进化。第29页,1851页–(2012年)·doi:10.1093/molbev/mss061 [30] Wegmann,高效近似贝叶斯计算与无似然马尔可夫链蒙特卡罗耦合,遗传学182页1207–(2009)·doi:10.1534/genetics.109.102509 [31] Wegmann,ABC工具箱:用于近似贝叶斯计算的通用工具箱,BMC Bioinf。11第116页–(2010年)·Zbl 05766243号 ·doi:10.1186/1471-2105-11-116 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且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。