文献

J-GLOBAL ID：201702282910640364   整理番号：17A1182092

再サンプリング:種々の個体群サイズモデルにおける重要度サンプリングの改善【Powered by NICT】

Resampling: An improvement of importance sampling in varying population size models

著者 (10件)： Merle C. (Institut Montpellierain Alexander Grothendieck UMR CNRS 5149, Universite de Montpellier, Place Eugene Bataillon, 34095 Montpellier, France) ,  Merle C. (Centre de Biologie pour la Gestion des Populations, Inra, CBGP (UMR INRA / IRD / Cirad / Montpellier SupAgro), Campus International de Baillarguet, 34988 Montferrier sur Lez, France) ,  Merle C. (Institut de Biologie Computationnelle, Universite de Montpellier, 95 rue de la Galera, 34095 Montpellier, France) ,  Leblois R. (Centre de Biologie pour la Gestion des Populations, Inra, CBGP (UMR INRA / IRD / Cirad / Montpellier SupAgro), Campus International de Baillarguet, 34988 Montferrier sur Lez, France) ,  Leblois R. (Institut de Biologie Computationnelle, Universite de Montpellier, 95 rue de la Galera, 34095 Montpellier, France) ,  Rousset F. (Institut de Biologie Computationnelle, Universite de Montpellier, 95 rue de la Galera, 34095 Montpellier, France) ,  Rousset F. (Institut des Sciences de l’Evolution, Universite de Montpellier, CNRS, IRD, EPHE, Place Eugene Bataillon, 34392 Montpellier, France) ,  Pudlo P. (Institut Montpellierain Alexander Grothendieck UMR CNRS 5149, Universite de Montpellier, Place Eugene Bataillon, 34095 Montpellier, France) ,  Pudlo P. (Institut de Biologie Computationnelle, Universite de Montpellier, 95 rue de la Galera, 34095 Montpellier, France) ,  Pudlo P. (Institut de Mathematiques de Marseille, I2M UMR 7373, Aix-Marseille Universite, CNRS, Centrale Marseille, 39, rue F. Joliot Curie, 13453 Marseille, France)
資料名： Theoretical Population Biology  (Theoretical Population Biology)
巻： 114  ページ： 70-87  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1642A  ISSN： 0040-5809  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 逐次重要度サンプリングアルゴリズムは祖先個体群過程のモデルにおける尤度を推定するために定義した。しかし,個体群サイズは時間とともに変化し,多くの人口統計学的状況における困難な尤度に基づく推論を行ったときの,これらのアルゴリズムは一定の個体群サイズを有するモデルの特徴に基づいており,非効率になる。本研究では,尤度推定の効率を改善するために以前の逐次重要度サンプリングアルゴリズムを修正した。著者らの方法はまだ一定の大きさを持つモデルの特徴に基づいているが,対複合尤度に依存した新しい再サンプリング確率分布による再サンプリング技術を使用した。アルゴリズム,種々の人口統計学的ケースの下でシミュレートしたデータセットに再サンプリング(SISR)サンプリング逐次重要度を試験した。多くの場合では,推論の同じ精度,ある場合には百でも二で計算コストを分けた。本研究では,逐次重要度サンプリングを用いたパラメータ推定に及ぼすこのような再サンプリング技術の影響の最初の評価を提供し,尤度推論を容易に行うことができる状況の範囲を拡張した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： Markov過程 ,  アルゴリズム ,  パラメータ推定 ,  *個体群 ,  確率分布
準シソーラス用語： 計算コスト ,  人口統計学 ,  尤度 ,  *重要度サンプリング ,  *リサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 重要性サンプリング ,  再サンプリング ,  ジャンプMarkov過程 ,  集団遺伝学 ,  個体群統計学的推論 ,  合体

分類 (2件)： 生態学一般  (EE01010I) ,  進化論一般  (EC03010Q)

タイトルに関連する用語 (5件)： 再サンプリング ,  個体群 ,  サイズ ,  モデル ,  重要度サンプリング