ABC - nové metody bayesovské simulace

školitel: Kamil Dedecius
e-mail: zobrazit e-mail
typ práce: bakalářská práce, diplomová práce
zaměření: MI_MM, MI_AMSM, II_SIMI
klíčová slova: ABC, Approximate Bayesian Computation, Monte-Carlo
popis: ABC (Approximate Bayesian Computation) je skupina moderních numerických metod spadajících do sféry bayesovské statistiky. Používá se v případě, že statistický model je buď analyticky špatně dosažitelný nebo výpočetně náročný a výhodnější je data simulovat a porovnávat získané simulace s daty existujícími. Ačkoliv je základní podoba metod na první pohled relativně triviální, vzhledem novosti celého aparátu se otevírá nepřeberné množství dosud nevyřešených otázek a problémů. Navíc se přidávají i problémy typické pro běžné Monte-Carlo metody. Konkrétní náplň diplomových a bakalářských prací se může týkat volby parametrů ABC, návrhu dynamických variant ABC, kombinaci ABC s jinými statistickými metodami, výběru modelů a mnoha jiných relevantních aspektů ABC.
literatura: Marjoram, P., Molitor, J., Plagnol, V. & Tavaré, S. Markov chain Monte Carlo without likelihoods. Proceedings of the National Academy of Sciences vol. 100, pp. 15324-15328 (2003). URL http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0306899100.

Moral, P., Doucet, A., Jasra, A., An adaptive sequential Monte Carlo method for approximate Bayesian computation, Statistics and Computing, pp. 1-12 (2011).
poznámka: Téma je velmi vhodné i pro týmy studentů.
naposledy změněno: 23.04.2012 14:23:42

za obsah této stránky zodpovídá: Radek Fučík | naposledy změněno: 12.9.2011
Trojanova 13, 120 00 Praha 2, tel. 224 358 540, pevná linka 224 923 098, fax 234 358 643
České vysoké učení technické v Praze | Fakulta jaderná a fyzikálně inženýrská | Katedra matematiky