安，子文;南部，Leah F。;大卫·J·诺特。;克里斯托弗·德罗万迪。 使用图形Lasso加速贝叶斯合成似然。 （英语） Zbl 07499068号 J.计算。图表。斯达。 28，第2号，471-475（2019）. 摘要：当感兴趣的统计模型不具有计算上易于处理的似然函数时，基于仿真的贝叶斯推理方法非常有用。近似贝叶斯计算（ABC）是一种类似的无障碍方法，它通过模型模拟和非参数密度估计来近似仔细选择的汇总统计的可能性。众所周知，ABC在汇总统计数据的大小方面受到维度诅咒。当模型摘要统计在感兴趣的参数空间中大致呈正态分布时，贝叶斯综合似然（Bayesian synthetic likelion，BSL）是一种有用的方法，它对摘要统计使用正态似然近似，计算效率比ABC更高。然而，BSL需要估计每个拟议参数的汇总统计量的协方差矩阵，这需要大量仿真，以便在汇总统计量为高维时使用样本协方差矩阵进行精确估计。在本文中，我们建议使用图形套索来提供精度矩阵的稀疏估计。这种方法可以用显著较少的模型模拟来准确估计协方差矩阵。我们讨论了BSL背景下调谐参数选择的重要问题，并在几个复杂应用中证明了我们的方法（我们称之为BSLasso）在保持生成类似BSL后验分布的能力的同时，显著提高了计算效率。应用于本文示例的BSL和BSLasso方法在R中的BSL包中实现，该包可在综合R档案网络上获得。本文的补充材料可在线获取。 引用于8文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：近似贝叶斯计算;协方差矩阵估计;马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）;收缩估算器 软件：玻璃制品 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{Z.An}等人，《计算杂志》。图表。Stat.28，No.2，471--475（2019；Zbl 07499068） 全文： 内政部 链接 参考文献： [1] 博蒙特，医学硕士。；张伟。；Balding，D.J.，“群体遗传学中的近似贝叶斯计算”，《遗传学》，162,42025-235（2002） [2] Blum，M.G.B.，“近似贝叶斯计算：非参数视角”，《美国统计协会杂志》，105，1178-1187（2010）·Zbl 1390.62052号 ·doi:10.198/jasa.2010.tm09448 [3] 布鲁姆，M.G.B。；Nunes，医学硕士。；Prangle，D。；Sisson，S.A.，“近似贝叶斯计算中降维方法的比较评述”，《统计科学》，第28、2、189-208页（2013年）·Zbl 1331.62123号 ·doi:10.1214/12-STS406 [4] 戴尔，P.D。；Maini，P.K。；Sherrat，J.A.，“角膜上皮创伤愈合的数学建模”，《数学生物科学》，124，127-147（1994）·Zbl 0818.92007号 ·doi:10.1016/0025-5564（94）90040-X [5] 弗里德曼，J。；哈斯蒂，T。；Tibshirani，R.，“用图形拉索进行稀疏逆协方差估计”，《生物统计学》，第9期，第432-441页（2008年）·Zbl 1143.62076号 ·doi:10.1093/biostatistics/kxm045 [6] 约翰斯顿，S。；辛普森，M.J。；McElwain，D.L.S。；粘合剂，B.J。；Ross，J.V.，“使用对密度动态和近似贝叶斯计算解释划痕分析”，《开放生物学》，第4、9、140097页（2014年）·doi:10.1098/rsob.140097 [7] O.莱多特。；Wolf，M.，“大维协方差矩阵的良好条件估计”，《多变量分析杂志》，88，2365-411（2004）·Zbl 1032.62050 ·doi:10.1016/S0047-259X（03）00096-4 [8] A.李。；Latuszyñski，K.Ł。，“用于近似贝叶斯计算的马尔可夫链蒙特卡罗核的方差界和几何遍历性”，《生物统计学》，101，3，655-671（2014）·Zbl 1334.60149号 ·doi:10.1093/biomet/asu027 [9] 马约拉姆，P。；莫里托，J。；Plagnol，V.公司。；Tavare，S.í，“没有可能性的马尔可夫链蒙特卡罗”，《美国国家科学院院刊》，第100、26、15324-15328页（2003年）·doi:10.1073/pnas.0306899100 [10] 价格，L.F。；Drovandi，C.C。；A.李。；Nott，D.J.，“贝叶斯综合似然”，《计算与图形统计杂志》，第27期，第1-11页（2018年）·Zbl 07498962号 ·doi:10.1080/10618600.2017.1302882 [11] 斯旺森，K.R。；桥梁，C。；默里，J.D。；Alvord，E.C.Jr，“虚拟和真实脑肿瘤：使用数学模型量化胶质瘤的生长和侵袭”，《神经科学杂志》，216，1-10（2003）·doi:10.1016/j.jns.2003.06.001 [12] Wood，S.N.，“噪声非线性生态动力系统的统计推断”，《自然》，4661102-1107（2010）·doi:10.1038/nature09319 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。