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J-GLOBAL ID：201802210349805440   整理番号：18A1193308

比率に関するデータを用いた部分的に観察された出生死過程に対するBayes推定【JST・京大機械翻訳】

Bayesian inference for a partially observed birth-death process using data on proportions

著者 (3件)： Boys Richard J. (School of Mathematics, Statistics & Physics, Newcastle University, Newcastle Upon Tyne, NE1 7RU, UK) ,  Ainsworth Holly F. (Institute of Health and Society, Newcastle University, Newcastle Upon Tyne, NE1 4AX, UK) ,  Gillespie Colin S. (School of Mathematics, Statistics & Physics, Newcastle University, Newcastle Upon Tyne, NE1 7RU, UK)
資料名： Australian & New Zealand Journal of Statistics  (Australian & New Zealand Journal of Statistics)
巻： 60  号： 2  ページ： 157-173  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0878A  ISSN： 1369-1473  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 確率論的速度論モデルは複雑な生物学的プロセスを記述するためにしばしば用いられる。典型的に,これらのモデルは解析的に扱いにくく,観測データから推定する必要がある未知のパラメータを持っている。理想的には,プロセス中の全ての相互作用化学種について測定を行い,時間的に連続的に観測した。しかし,実際には,測定は比較的少ない時点でのみ行われる。いくつかの状況において,プロセスの非常に限られた観察しか利用できず,例えば,実験者が生きている細胞の割合に関するノイズのある観察を観察することができる。これにより,推論タスクはさらに問題になる。データの乏しいシナリオの範囲を考察し,簡単な出生死亡過程からの割合に関するデータを用いて事後分布を決定する際の様々な計算集約Bayesアルゴリズムの性能を調べた。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 速度論 ,  モデル ,  化学種 ,  アルゴリズム ,  雑音 ,  相互作用 ,  出生死亡過程 ,  *Bayes推定 ,  確率論 ,  集中化
準シソーラス用語： 事後分布 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Gauss過程 ,  部分観測 ,  スパースエミュレータ

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 比率 ,  観察 ,  出生 ,  過程 ,  Bayes推定