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基于无似然模拟的最优设计及其在空间极值中的应用。

Likelihood-free simulation-based optimal design with an application to spatial extremes.

作者信息

Hainy Markus, Müller Werner G, Wagner Helga

机构信息

Department of Applied Statistics, Johannes Kepler University, Altenberger Strasse 69, 4040 Linz, Austria.

出版信息

Stoch Environ Res Risk Assess. 2016;30:481-492. doi: 10.1007/s00477-015-1067-8. Epub 2015 Apr 12.

DOI:10.1007/s00477-015-1067-8
PMID:27563280
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4981187/
Abstract

In this paper we employ a novel method to find the optimal design for problems where the likelihood is not available analytically, but simulation from the likelihood is feasible. To approximate the expected utility we make use of approximate Bayesian computation methods. We detail the approach for a model on spatial extremes, where the goal is to find the optimal design for efficiently estimating the parameters determining the dependence structure. The method is applied to determine the optimal design of weather stations for modeling maximum annual summer temperatures.

摘要

在本文中,我们采用一种新颖的方法来为那些无法通过解析获得似然函数,但可以通过似然函数进行模拟的问题找到最优设计。为了近似期望效用,我们使用近似贝叶斯计算方法。我们详细阐述了针对空间极值模型的方法,其目标是找到用于有效估计确定相依结构的参数的最优设计。该方法被应用于确定用于模拟夏季最高年气温的气象站的最优设计。

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