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统计代写
数学代写|统计计算作业代写Statistical Computing代考|Basic Approximate Bayesian Computation
In this section we describe a basic version of the $\mathrm{ABC}$ method. We start the presentation by describing the method as an algorithm, and then give the required explanations to understand why this algorithm gives the desired result.
Algorithm 5.1 (basic Approximate Bayesian Computation)
input:
data $x^{} \in \mathbb{R}^{n}$ the prior density $\pi$ for the unknown parameter $\theta \in \mathbb{R}^{p}$ a summary statistic $S: \mathbb{R}^{n} \rightarrow \mathbb{R}^{q}$ an approximation parameter $\delta>0$ randomness used: samples $\theta_{j} \sim p_{\theta}$ and $X_{j} \sim p_{X \mid \theta}\left(\cdot \mid \theta_{j}\right)$ for $j \in \mathbb{N}$ output: $\theta_{j_{1}}, \theta_{j_{2}}, \ldots$ approximately distributed with density $p_{\theta \mid X}\left(\theta \mid x^{}\right)$
1: $s^{} \leftarrow S\left(x^{}\right)$
2: for $j=1,2,3, \ldots$ do
3: $\quad$ sample $\theta_{j} \sim p_{\theta}(\cdot)$
4: $\quad$ sample $X_{j} \sim p_{X \mid \theta}\left(\cdot \mid \theta_{j}\right)$
5: $\quad S_{j} \leftarrow S\left(X_{j}\right)$
6: if $\left|S_{j}-s^{*}\right| \leq \delta$ then
7: output $\theta_{j}$
8: end if
9: end for
In the algorithm, the summary statistic $S$ is assumed to take values in $\mathbb{R}^{q}$. The dimension $q$ is typically much smaller than the dimension $n$ of the data, and often $q$ equals the number $p$ of parameters. The distance $\left|S_{j}-s^{}\right|$ in line 6 of the algorithm is the Euclidean norm in $\mathbb{R}^{q}$. Since the algorithm considers the summary statistic $s^{}=S\left(x^{*}\right)$ instead of the full data, the method can only be expected to work if $S(\theta)$ contains ‘enough’ information about $\theta$. The optimal case for this is if $S$ is a sufficient statistic, as described in the following definition.
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|Approximate Bayesian Computation with regression
The basic ABC method as described in the previous section can be computationally very expensive. Many variants of $\mathrm{ABC}$, aiming to reduce the computational cost, are used in application areas. In this section we describe one approach to constructing such improved variants of ABC. This approach is based on the idea of accepting a larger proportion of the samples and then to numerically compensate for the systematic error introduced by the discrepancy between the sampled values $s_{j}=S\left(X_{j}\right)$ and the observed value $s^{}=S\left(x^{}\right)$.
The method discussed here is based on the assumption that the samples $\theta_{j}$ can be written as
$$
\theta_{j} \approx f\left(S_{j}\right)+\varepsilon_{j}
$$
for all accepted $j$, where $f(s)=\mathbb{E}(\theta \mid S=s)$ and the $\varepsilon_{j}$ are independent of each other and of the $S_{j}$. If this relation holds at least approximately, we can use the modified samples
$$
\begin{aligned}
\tilde{\theta}{j} &=f\left(s^{}\right)+\varepsilon{j} \
&=f\left(S_{j}\right)+\varepsilon_{j}+f\left(s^{}\right)-f\left(S_{j}\right) \
&=\theta_{j}+f\left(s^{}\right)-f\left(S_{j}\right) \end{aligned} $$ instead of $\theta_{j}$ in order to transform samples corresponding to $S=S_{j}$ into samples corresponding to the required value $S=s^{}$. This idea is made more rigorous by the following result.
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|BASIC APPROXIMATE BAYESIAN COMPUTATION
在本节中，我们将描述一个基本版本的一种乙C方法。我们首先将该方法描述为一种算法，然后给出必要的解释来理解为什么该算法会给出预期的结果。
算法 5.
输入：
数据
data $x^{} \in \mathbb{R}^{n}$ the prior density $\pi$ for the unknown parameter $\theta \in \mathbb{R}^{p}$ a summary statistic $S: \mathbb{R}^{n} \rightarrow \mathbb{R}^{q}$ an approximation parameter $\delta>0$ randomness used: samples $\theta_{j} \sim p_{\theta}$ and $X_{j} \sim p_{X \mid \theta}\left(\cdot \mid \theta_{j}\right)$ for $j \in \mathbb{N}$ output: $\theta_{j_{1}}, \theta_{j_{2}}, \ldots$ approximately distributed with density $p_{\theta \mid X}\left(\theta \mid x^{}\right)$
1: $s^{} \leftarrow S\left(x^{}\right)$
2: for $j=1,2,3, \ldots$ do
3: $\quad$ sample $\theta_{j} \sim p_{\theta}(\cdot)$
4: $\quad$ sample $X_{j} \sim p_{X \mid \theta}\left(\cdot \mid \theta_{j}\right)$
5: $\quad S_{j} \leftarrow S\left(X_{j}\right)$
6: if $\left|S_{j}-s^{*}\right| \leq \delta$ then
output $\theta_{i}$\text {
7: } \quad \text { output } \theta_{j}
8: 结束 if
9: 结束
在算法中，汇总统计量小号假定取值Rq. 维度q通常比尺寸小得多n的数据，并且经常q等于数p的参数。距离 I $\mathbb{R}^{q}$. The dimension $q$ is typically much smaller than the dimension $n$ of the data, and often $q$ equals the number $p$ of parameters. The distance $\left|S_{j}-s^{}\right|$ in line 6 of the algorithm is the Euclidean norm in $\mathbb{R}^{q}$. Since the algorithm considers the summary statistic $s^{}=S\left(x^{*}\right)$ instead of the full data, the method can only be expected to work if $S(\theta)$ contains ‘enough’ information about $\theta$. 是一个足够的统计量，如以下定义中所述。
数学代写|统计计算作业代写STATISTICAL COMPUTING代考|APPROXIMATE BAYESIAN COMPUTATION WITH REGRESSION
上一节中描述的基本 ABC 方法在计算上可能非常昂贵。许多变种一种乙C，旨在降低计算成本，用于应用领域。在本节中，我们将描述一种构建这种改进的 ABC 变体的方法。这种方法是基于接受较大比例的样本的想法，然后对由采样值之间的差异引入的系统误差进行数值补偿sj=小号(Xj)和观测值 $s^{ }=S\left(x^{ }\right)$。
这里讨论的方法是基于样本的假设θj可以写成
θj≈F(小号j)+ej
对于所有接受j， 在哪里F(s)=和(θ∣小号=s)和ej彼此独立且独立于小号j. 如果这个关系至少近似成立，我们可以使用修改后的样本
$$
\begin{aligned}
\tilde{\theta} {j} &=f\lefts^{}\右s^{}\右+\varepsilon{j} \
&=f\leftS_{j}\右S_{j}\右+\varepsilon_{j}+f\left(s^{ }\right)-f\leftS_{j}\右S_{j}\右\
&=\theta_{j}+f\left(s^{ }\right)-f\leftS_{j}\右S_{j}\右\end{aligned} $$ 而不是θj为了变换对应的样本小号=小号j成对应于所需值 $S=s^{ }$ 的样本。下面的结果使这个想法更加严格。
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