基于子集模拟的近似贝叶斯计算
摘要：提出了一种新的近似贝叶斯计算（ABC）算法，用于贝叶斯更新模型参数，该算法将ABC原理与在S.K. Au和J.L. Beck [1]中首次开发的有效稀有事件模拟技术Subset Simulation相结合。它被命名为ABC-SubSim。其思想是选择嵌套的递减序列作为对应于越来越接近实际观测空间中的实际数据向量的逼近的区域。通过两个例子展示了该算法的效率，这些例子说明了ABC在实际应用中面临的一些挑战。我们表明，该算法在计算效率方面优于其他最近的顺序ABC算法，同时在后验分布的准确性方面达到相同或更好的度量。我们还展示了ABC-SubSim能够容易地提供似然度（边缘似然）的估计，作为附带产品，用于后验模型分类评估。
作者：Manuel Chiachio and James L. Beck and Juan Chiachio and Guillermo Rus
论文ID：1404.6225
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2014-04-25