Ungefärliga Bayesian beräkningsmetoder kan användas för att utvärdera bakre fördelningar utan att behöva beräkna sannolikheter. I detta dokument diskuterar och tillämpar vi en ungefärlig Bayesian beräkningsmetod (ABC) baserad på sekventiell Monte Carlo (SMC) för att uppskatta parametrar för dynamiska modeller. Vi visar att ABC SMC ger information om parametrarnas och modellens känslighet för förändringar i parametrar, och tenderar att prestera bättre än andra ABC-metoder. Algoritmen tillämpas på flera välkända biologiska system, för vilka parametrar och deras trovärdiga intervall kan härledas. Dessutom utvecklar vi ABC SMC som ett verktyg för modellurval; med tanke på en rad olika matematiska beskrivningar kan ABC SMC välja den bästa modellen med hjälp av Bayesian standardmodellurvalsapparaten.
Den kombinerar ABC-avstötningsprovtagare och ABC-schema baserat på Sequential Monte Carlo (ABC-SMC) REF ) för parameteravslut.
Approximate Bayesian computation scheme for parameter inference and model selection in dynamical systems
{'venue': 'Journal of the Royal Society Interface, Volume 6, Number 31, 2009, pages 187-202', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}