Ungefärlig Bayesian beräkning (ABC) avser en familj av inference metoder som används i Bayesian analys av komplexa modeller där bedömning av sannolikheten är svårt. Konventionella ABC-metoder lider ofta av dimensionalitetens förbannelse, och en marginalanpassningsstrategi infördes nyligen i litteraturen för att förbättra prestandan hos ABC-algoritmer i högdimensionella problem. I denna artikel utvidgas marginaljusteringsmetoden med hjälp av en Gaussisk copula approximation. Metoden först uppskattar den bivariata bakre för varje par av parametrar separat med hjälp av 2-dimensionell Gaussian copula, och sedan kombinerar dessa uppskattningar tillsammans för att uppskatta den gemensamma bakre. approximationen fungerar bra i stora provinställningar när den bakre är ungefär normal, men fungerar också bra i många fall där vi är långt ifrån den situationen på grund av den icke-parametriska uppskattningen av den marginella bakre fördelningen. Om varje bivariat bakre fördelning kan uppskattas väl med en lågdimensionell ABC analys då denna Gaussian copula metod kan förlänga ABC-metoder till problem av hög dimension. Metoden resulterar också i ett analytiskt uttryck för den ungefärliga bakre som är användbart för många ändamål såsom approximation av sannolikheten själv. Vi illustrerar denna metod med flera exempel.
Gaussian Copula ABC REF uppskattar den bakre med en parametrisk Gaussian copula modell.
Extending approximate Bayesian computation methods to high dimensions via a Gaussian copula model
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}