Bayesian model selection for complex dynamic systems.
Bayesian model selection for complex dynamic systems.
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DOI：
10.1038/s41467-018-04241-5
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发表时间：
2018-05-04
影响因子：
16.6
通讯作者：
Fabry B
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Mark C;Metzner C;Lautscham L;Strissel PL;Strick R;Fabry B
金融市场和地球大气等复杂系统生成的时间序列通常代表超统计随机游走：在短时间尺度上，数据遵循简单的低级模型，但模型参数不是恒定的，并且可以根据高级模型在较长时间尺度上波动。虽然低级模型通常由数据类型决定，但描述参数如何变化的高级模型在大多数情况下是未知的。在这里，我们提出了一种计算有效的方法来从具有短程相关性的时间序列推断参数变化的时间过程。重要的是，该方法评估模型证据，以便在竞争的高级模型之间进行客观选择。我们应用这种方法来检测金融市场的异常价格变动，表征癌细胞的侵袭性，确定与煤矿安全生产相关的历史政策，并比较不同的气候变化情景以预测全球变暖。股市价格或癌细胞迁移行为的系统性变化可能隐藏在随机波动的背后。在这里，马克等人。描述一种经验方法来确定此类现实世界系统何时以及如何经历系统性变化。
Time series generated by complex systems like financial markets and the earth’s atmosphere often represent superstatistical random walks: on short time scales, the data follow a simple low-level model, but the model parameters are not constant and can fluctuate on longer time scales according to a high-level model. While the low-level model is often dictated by the type of the data, the high-level model, which describes how the parameters change, is unknown in most cases. Here we present a computationally efficient method to infer the time course of the parameter variations from time-series with short-range correlations. Importantly, this method evaluates the model evidence to objectively select between competing high-level models. We apply this method to detect anomalous price movements in financial markets, characterize cancer cell invasiveness, identify historical policies relevant for working safety in coal mines, and compare different climate change scenarios to forecast global warming. Systematic changes in stock market prices or in the migration behaviour of cancer cells may be hidden behind random fluctuations. Here, Mark et al. describe an empirical approach to identify when and how such real-world systems undergo systematic changes.
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DOI：
10.1016/s0378-4371(03)00019-0
发表时间：
2003-05-01
影响因子：
3.3
作者：
Beck, C;Cohen, EGD
通讯作者：
Cohen, EGD
影响因子：
4.6
作者：
Bogachev MI;Markelov OA;Kayumov AR;Bunde A
通讯作者：
Bunde A
DOI：
10.1083/jcb.200810041
发表时间：
2009-02-23
期刊：
The Journal of cell biology
影响因子：
--
作者：
Doyle AD;Wang FW;Matsumoto K;Yamada KM
通讯作者：
Yamada KM
粘着斑蛋白在三维细胞运动中的独特作用。
影响因子：
21.3
作者：
Fraley, Stephanie I.;Feng, Yunfeng;Krishnamurthy, Ranjini;Kim, Dong-Hwee;Celedon, Alfredo;Longmore, Gregory D.;Wirtz, Denis
通讯作者：
Wirtz, Denis
影响因子：
2.1
作者：
Clark, Todd E.;Ravazzolo, Francesco
通讯作者：
Ravazzolo, Francesco