Vårt papper handlar om att dra slutsatser om simulatorbaserade statistiska modeller med tanke på vissa observerade data. En simulatorbaserad modell är en parametriserad mekanism som anger hur data genereras. Vi antar att endast ett begränsat antal parametrar är av intresse och tillåter den generativa processen att vara mycket allmän; det kan vara ett bullrande icke-linjärt dynamiskt system med ett obegränsat antal dolda variabler. Detta svaga antagande är användbart för att ta fram realistiska modeller, men det gör statistiska slutsatser mycket svåra. Den största utmaningen är sannolikhetsfunktionens oåtkomlighet. Flera sannolikhetsfria slutledningsmetoder har föreslagits som delar grundidén att identifiera parametrarna genom att hitta värden för vilka skillnaden mellan simulerade och observerade data är liten. Ett stort hinder för att använda dessa metoder är deras beräkningskostnader. Kostnaden beror till stor del på behovet av att upprepade gånger simulera datamängder och bristen på kunskap om hur parametrarna påverkar diskrepansen. Vi föreslår en strategi som kombinerar probabilistisk modellering av diskrepansen med optimering för att underlätta sannolikhetsfria slutsatser. Strategin genomförs med Bayesian optimering och visas för att påskynda slutsatsen genom en minskning av antalet nödvändiga simuleringar av flera storleksordningar.
Snarare lär vi oss en modell av skillnaden mellan verkliga och simulerade data och använder den för att påskynda sökningen med Bayesian Optimization REF.
Bayesian Optimization for Likelihood-Free Inference of Simulator-Based Statistical Models