近似Bayes計算による難治性モデルの予測推論について【JST・京大機械翻訳】

Jaervenpaeae Marko; Corander Jukka

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201133519483 整理番号：22P0309145

近似Bayes計算による難治性モデルの予測推論について【JST・京大機械翻訳】

On predictive inference for intractable models via approximate Bayesian computation

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発行年： 2022年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

近似Bayes計算(ABC)は,尤度関数が評価できない難治性シミュレータベースモデルのパラメータ推定とモデル比較に一般的に使用される。本論文では,特に,将来の観測の事後予測分布の計算または関心の欠測データの計算のために,予測推論のための一般的近似法としてABCの実現可能性を検討した。著者らは,この目標のための3つの相補的ABCアプローチを考察し,それぞれ,難治性モデルの予測密度をサンプリングできる異なる仮定に基づく。モデルパラメータを与えられた観察と将来のデータの結合密度からのシミュレーションだけが,推論のために使用でき,この設定における理想的な要約統計量が,単に最小十分(通常の意味で)の代りに,最小予測に十分であることを示した。また,ある潜在変数表現を利用するABC予測アプローチを研究した。さらに,共通ABCサンプリングアルゴリズムが,考察した予測設定でどのように使用できるかを示した。著者らの主な結果を,分析処理を容易にする簡単な時系列モデルと,その後の2つの一般的な難治性動的モデルを用いて,初めて説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 統計学 , 統計的品質管理 , 遺伝子の構造と化学

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