Vi anser att problemet med en parametrisk statistisk slutsats när sannolikhetsberäkningar är oöverkomligt dyra, men det är möjligt att ta prover från modellen. Flera s.k. sannolikhetsfria metoder har utvecklats för att göra en slutledning i avsaknad av en sannolikhetsfunktion. Den populära syntetiska sannolikhetsmetoden drar slutsatser om parametrarna genom att modellera sammanfattande statistik över uppgifterna genom en Gaussisk sannolikhetsfördelning. I en annan populär metod som kallas approximation Bayesian beräkning utförs slutsatsen genom att identifiera parametervärden för vilka den sammanfattande statistiken över simulerade data är nära de av de observerade uppgifterna. Syntetisk sannolikhet är lättare att använda eftersom inget mått på "närhet" krävs men Gaussianity antagande är ofta begränsa. Båda tillvägagångssätten kräver dessutom omdömesgillt utvald sammanfattande statistik. Vi presenterar här en alternativ slutsatssmetod som är lika enkel att använda som syntetisk sannolikhet men inte så begränsad i sina antaganden, och som på ett naturligt sätt möjliggör automatiskt urval av relevant sammanfattande statistik från en stor uppsättning kandidater. Grundidén är att rama in problemet med att uppskatta det bakre som ett problem med att uppskatta förhållandet mellan den data som genererar distributionen och marginaldistributionen. Detta problem kan lösas genom logistisk regression och inklusive legalisering av straffvillkor gör det möjligt att automatiskt välja den sammanfattande statistik som är relevant för inferensuppgiften. Vi illustrerar den allmänna teorin om leksaksproblem och använder den för att dra slutsatser om stokastiska ickelinjära dynamiska system.
LFIRE REF modellerar en sannolikhet-till-bevisning förhållande genom logistisk regression och förlitar sig på användningen av sammanfattande statistik.
Likelihood-free inference by ratio estimation
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}