基于种群mcmc的机械系统模型贝叶斯推理 ][Bayesian Inference of Mechanistic Systems Models Using Population MCMC]

基于种群mcmc的机械系统模型贝叶斯推理 Bayesian Inference of Mechanistic Systems Models Using Population MCMC


课程网址:	http://videolectures.net/pim07_calderhead_bim/
主讲教师:	Ben Calderhead
开课单位:	伦敦大学学院
开课时间:	2007-11-06
课程语种:	英语
中文简介:	我们演示了群体马尔可夫链蒙特卡罗技术如何用于从复杂的后验分布中进行采样，这些后验分布是在给定噪声数据的生物过程的非线性机械数学模型上估计参数时出现的。此外，我们展示了如何使用Power Posteriors方法获得所获得的样本，以准确计算这些模型上的边际可能性和贝叶斯因子。
课程简介:	We demonstrate how Population Markov Chain Monte Carlo techniques may be used to sample from the complex posterior distributions which arise when estimating parameters over nonlinear mechanistic mathematical models of biological processes given noisy data. Further, we show how the samples obtained may be employed, using a Power Posteriors method, to accurately calculate the marginal likelihoods and Bayes factors over such models.
关键词:	群体马尔可夫链; 蒙特卡罗技术; 后验分布
课程来源:	视频讲座网
最后编审:	2019-09-13：lxf
阅读次数:	51

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