Combining EM and Monte Carlo to Maximize Intractable Likelihood Functions
结合 EM 和蒙特卡罗来最大化棘手的似然函数
基本信息
- 批准号:0072827
- 负责人:
- 金额:$ 34.59万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:Continuing Grant
- 财政年份:2000
- 资助国家:美国
- 起止时间:2000-07-15 至 2004-05-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
ABSTRACTThis proposal concerns parameter estimation methodology for animportant class of statistical models. These models, which we referto as ``generalized hierarchical models'' (GHMs), have proven to beextremely useful in a wide range of scientific endeavors. Specificexamples of applications that have appeared in the scientificliterature include: the impact of passive smoking, changes in votingbehavior, clinical trials for a treatment for epilepsy, social surveysof households in rural China, sheep cloning experiments, theestimation of animal abundance and the analysis of multivariatesurvival data.A general purpose algorithm for estimation called EM(expectation-maximization) is particularly suited to the GHM setting.However, implementation the algorithm is complicated because it ofteninvolves the calculation of intractable multi-dimensional integrals.Two methods for dealing with these integrals that have received someattention recently are Monte Carlo EM (MCEM) and StochasticApproximation EM (SAEM). Both methods involve replacing intractableintegrals by Monte Carlo approximations. Unfortunately, applicationsof the these Monte Carlo fitting algorithms to GHMs can often takehours or even days to converge. This has limited their widespread useso far. The situation will no doubt improve with the availability offaster computers. However, the development of much faster algorithmswould accelerate this process tremendously. Hence, the proposedresearch concerns a detailed comparison of the MCEM and SAEMalgorithms with a view towards substantially improving theirperformance.
摘要本建议涉及一类重要的统计模型的参数估计方法。 这些模型,我们称之为“广义层次模型”(GHM),已被证明在广泛的科学工作中非常有用。 科学文献中出现的具体应用实例包括:被动吸烟的影响,投票行为的变化,癫痫治疗的临床试验,中国农村家庭的社会调查,绵羊克隆实验,动物丰度的估计和多变量生存数据的分析。(期望最大化)特别适合于GHM设置。然而,实现该算法是复杂的,因为它经常涉及到计算棘手的多维积分。两种方法来处理这些积分,最近得到了一些关注,随机近似EM(StochasticApproximation EM,SAEM)。 这两种方法都涉及用蒙特卡罗近似代替难以解决的积分。 不幸的是,这些蒙特卡罗拟合算法的GHM的applications往往需要几个小时甚至几天的收敛。 这就限制了它们的广泛使用。 随着更先进的计算机的出现,情况无疑会有所改善。 然而,更快的算法的发展将大大加速这一过程。 因此,拟议的研究关注的MCEM和SAEM算法的详细比较,以期大大提高其性能。
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
James Hobert其他文献
James Hobert的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('James Hobert', 18)}}的其他基金
Development of New Approaches for Analysis of Markov Chain Monte Carlo Algorithms to Facilitate Principled Use of MCMC in Practice
开发马尔可夫链蒙特卡罗算法分析新方法,以促进 MCMC 在实践中的原则性使用
- 批准号:
1511945 - 财政年份:2015
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Standard Grant
Problems in Bayesian Model Selection and Development and Analysis of Markov Chain Sampling Algorithms
贝叶斯模型选择与马尔可夫链抽样算法开发中的问题及分析
- 批准号:
1106395 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Standard Grant
Development and Analysis of MCMC Algorithms and Computational Methods in Bayesian Sensitivity Analysis
贝叶斯敏感性分析中MCMC算法和计算方法的开发与分析
- 批准号:
0805860 - 财政年份:2008
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Standard Grant
相似国自然基金
补肾活血方激活PI3K/AKT/LCP1信号通路介导蜕膜巨噬细胞糖代谢重编程调控M2极化治疗EM不孕症的机制研究
- 批准号:82305293
- 批准年份:2023
- 资助金额:30.00 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
半干旱地区森林EM真菌的多样性维持和群落构建的机制—以内蒙古大青山国家级自然保护区为例
- 批准号:
- 批准年份:2022
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
EM1型大陆板内玄武岩的Mo同位素研究
- 批准号:
- 批准年份:2021
- 资助金额:10.0 万元
- 项目类别:省市级项目
放线菌Streptomyces mediolani EM-B2的生物脱氮机理研究
- 批准号:42167019
- 批准年份:2021
- 资助金额:36 万元
- 项目类别:地区科学基金项目
棉花纤维素合酶CesA的Cryo-EM结构和功能解析
- 批准号:
- 批准年份:2021
- 资助金额:59 万元
- 项目类别:面上项目
捕获再捕获模型下的半参数惩罚经验似然估计理论及EM算法
- 批准号:
- 批准年份:2021
- 资助金额:30 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
白花地胆草单体EM12靶向MDM2/p53负反馈环抗肿瘤作用及其分子机制
- 批准号:
- 批准年份:2020
- 资助金额:55 万元
- 项目类别:面上项目
考虑温湿幅频效应的VEM-EM复合板壳结构能量耗散机理及算法研究
- 批准号:51805178
- 批准年份:2018
- 资助金额:29.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
中国东北EM-I型钾质火山岩成因的Ca同位素制约
- 批准号:41803019
- 批准年份:2018
- 资助金额:26.0 万元
- 项目类别:青年科学基金项目
混合模型及改进EM算法的理论与应用
- 批准号:LY19A010004
- 批准年份:2018
- 资助金额:0.0 万元
- 项目类别:省市级项目
相似海外基金
Cryo-EM studies of a metazoan replisome captured ex vivo during elongation and termination
在延伸和终止过程中离体捕获的后生动物复制体的冷冻电镜研究
- 批准号:
BB/Y006232/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Research Grant
Cryo-EM studies of a metazoan replisome captured ex vivo during elongation and termination
在延伸和终止过程中离体捕获的后生动物复制体的冷冻电镜研究
- 批准号:
BB/Y006151/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Research Grant
MFB: Evaluating and Advancing Cryo-EM for RNA Conformational Ensembles
MFB:评估和推进 RNA 构象整体的冷冻电镜
- 批准号:
2330652 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Standard Grant
Deep Learning for 3-D reconstruction of heterogeneous molecular structures from Cryo-EM data
利用冷冻电镜数据进行异质分子结构 3D 重建的深度学习
- 批准号:
BB/Y513878/1 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Research Grant
Cryo-EMによるABCB1トランスポーターの非特異的な多剤排出のメカニズムの解明
通过冷冻电镜阐明 ABCB1 转运蛋白非特异性多药流出机制
- 批准号:
23K19426 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Structural study of biological membranes by Cryo-EM
利用冷冻电镜研究生物膜的结构
- 批准号:
23H02439 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Study of dynamic three-dimensional structure of pathogenic bacterial pili and its host cell adhesion mechanism by X-ray structure and cryo-EM
X射线结构和冷冻电镜研究病原菌菌毛动态三维结构及其宿主细胞粘附机制
- 批准号:
23K04944 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Structural analysis of V-ATPase by cryo-EM
通过冷冻电镜对 V-ATP 酶进行结构分析
- 批准号:
22KJ2042 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
Understanding the rules of sample preparation for single particle cryo-EM
了解单颗粒冷冻电镜的样品制备规则
- 批准号:
BB/X007227/1 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Research Grant
How does the Scar/WAVE complex control actin protrusions and cell migration? A combined cell biology and cryo-EM approach.
Scar/WAVE 复合物如何控制肌动蛋白突出和细胞迁移?
- 批准号:
MR/X000702/1 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 34.59万 - 项目类别:
Research Grant