基于近似贝叶斯的模型选择

作者：索文莉; 李长国

来源：哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2022, 38(01): 82-86.

DOI：10.19492/j.cnki.1672-0946.2022.01.010

• 模型选择
• 参数估计
• 近似贝叶斯计算
• 似然函数
• 序列蒙特卡洛
• 模型模拟

讨论了近似贝叶斯计算(ABC)方法的改进算法ABC-SMC在实际建模过程中的模型选择和参数估计问题.ABC算法是一个似然自由的算法.当似然函数难以计算或没有精确解析形式的情形时,ABC算法规避了似然函数的计算,转而关注模型的生成模拟,这也是该算法的核心.ABC-SMC在经典的ABC框架上改造了抽样过程,利用序列蒙特卡罗策略逐步减小阈值,从而达到模型选择和参数估计的目的,避开了贝叶斯因子的计算.通过两个模型的模型选择和参数估计的详细阐述,将算法分析结果与真实情况相比较,表明ABC算法处理模型选择和参数估计问题的有效性.

• 单位
  中国人民解放军军事交通学院