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synthetic likelihood
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近似贝叶斯计算中的似然函数逼近
本章节在《近似贝叶斯计算手册》中发表，概述了两种估计不可计算似然性的方法，即基于模型根据统计量估计出的参数假设的贝叶斯人工似然法和使用一组约束来构建经验似然，或者使用近似方法来规避对模型的模拟。这两种方法的具体实施被展现在各种不同复杂度的模
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6 years ago
使用比值估计实现无似然推断
基于逻辑回归的比例估计方法作为参数统计推断的替代方法，以更丰富的总结统计信息来消除假设先验和卡方问题。
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8 years ago
应用合成似然函数的变分贝叶斯方法
本文提出了一种新的算法，使用随机梯度变分推断方法和无偏估计对后验分布进行近似，实现了降低计算开销的贝叶斯合成似然，同时改善了现有相关似然无关变分推断技术的实现方式。这些新算法可以在参数和统计量的维度方面具有挑战性的情况下实施，相比传统的近似
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8 years ago
无法计算似然度函数的扩展经验鞍点逼近
本文介绍了一种基于合成似然方法和扩展经验鞍点估计的密度估计器的方法，以解决运用于计算生态学、生物学和遗传学中的复杂随机模型带来的统计推断问题，以提高参数估计的准确度。
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8 years ago
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