skip to main content
Ngôn ngữ:
Giới hạn tìm kiếm: Giới hạn tìm kiếm: Dạng tài nguyên Hiển thị kết quả với: Hiển thị kết quả với: Chỉ mục

Sequential Monte Carlo without likelihoods

Sisson, S. A. ; Fan, Y. ; Tanaka, M. M.

Proceedings of the National Academy of Sciences, 02/06/2007, Vol.104(6), pp.1760-1765 [Tạp chí có phản biện]

ISSN: 0027-8424 ; E-ISSN: 1091-6490 ; DOI: http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0607208104

Toàn văn sẵn có

Trích dẫn Trích dẫn bởi
  • Nhan đề:
    Sequential Monte Carlo without likelihoods
  • Tác giả: Sisson, S. A. ; Fan, Y. ; Tanaka, M. M.
  • Chủ đề: Monte Carlo Methods -- Usage ; Bayesian Analysis -- Usage ; Maximum Likelihood (Statistics) -- Usage ; Tuberculosis -- Research ; Disease Transmission -- Research
  • Là 1 phần của: Proceedings of the National Academy of Sciences, 02/06/2007, Vol.104(6), pp.1760-1765
  • Mô tả: Recent new methods in Bayesian simulation have provided ways of evaluating posterior distributions in the presence of analytically or computationally intractable likelihood functions. Despite representing a substantial methodological advance, existing methods based on rejection sampling or Markov chain Monte Carlo can be highly inefficient and accordingly require far more iterations than may be practical to implement. Here we propose a sequential Monte Carlo sampler that convincingly overcomes these inefficiencies. We demonstrate its implementation through an epidemiological study of the transmission rate of tuberculosis. approximate Bayesian computation | Bayesian inference | importance sampling | intractable likelihoods | tuberculosis
  • Ngôn ngữ: English
  • Số nhận dạng: ISSN: 0027-8424 ; E-ISSN: 1091-6490 ; DOI: http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0607208104

Đang tìm Cơ sở dữ liệu bên ngoài...