Fundamentals and Recent Developments in Approximate Bayesian Computation.
Fundamentals and Recent Developments in Approximate Bayesian Computation.
复制标题
DOI：
10.1093/sysbio/syw077
复制
发表时间：
2017-01-01
影响因子：
6.5
通讯作者：
Corander J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Lintusaari J;Gutmann MU;Dutta R;Kaski S;Corander J
贝叶斯推理在系统发生学、进化生物学和许多其他科学分支中发挥着重要作用。它提供了一个处理不确定性并根据新证据量化不确定性如何变化的原则框架。然而，对于许多复杂的模型和推理问题，只能获得近似的定量答案。近似贝叶斯计算 (ABC) 是指用于近似推理的一系列算法，该算法仅要求可以从模型中进行采样，从而做出最小的假设集。我们在这里解释 ABC 的基础知识，回顾经典算法，并重点介绍最近的发展。 [ABC；近似贝叶斯计算；贝叶斯推理；无似然推理；系统发育学；基于模拟器的模型；随机模拟模型；基于树的模型。]
Bayesian inference plays an important role in phylogenetics, evolutionary biology, and in many other branches of science. It provides a principled framework for dealing with uncertainty and quantifying how it changes in the light of new evidence. For many complex models and inference problems, however, only approximate quantitative answers are obtainable. Approximate Bayesian computation (ABC) refers to a family of algorithms for approximate inference that makes a minimal set of assumptions by only requiring that sampling from a model is possible. We explain here the fundamentals of ABC, review the classical algorithms, and highlight recent developments. [ABC; approximate Bayesian computation; Bayesian inference; likelihood-free inference; phylogenetics; simulator-based models; stochastic simulation models; tree-based models.]
登录
查看更多内容
欧洲乳糖酶持久性的起源。
影响因子：
4.3
作者：
Itan Y;Powell A;Beaumont MA;Burger J;Thomas MG
通讯作者：
Thomas MG
通过近似贝叶斯计算进行的cophyly重建。
影响因子：
6.5
作者：
Baudet C;Donati B;Sinaimeri B;Crescenzi P;Gautier C;Matias C;Sagot MF
通讯作者：
Sagot MF
DOI：
10.1111/j.1369-7412.2003.05341.x
发表时间：
2004-01-01
影响因子：
5.8
作者：
Heggland, K;Frigessi, A
通讯作者：
Frigessi, A
影响因子：
2.2
作者：
Green, Peter J.;Latuszynski, Krzysztof;Robert, Christian P.
通讯作者：
Robert, Christian P.
影响因子：
4.5
作者：
Excoffier L;Dupanloup I;Huerta-Sánchez E;Sousa VC;Foll M
通讯作者：
Foll M