Seleção de modelo ABC

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Foi demonstrado que a escolha do modelo ABC usando fatores Bayes não é recomendada devido à presença de um erro proveniente do uso de estatísticas resumidas. A conclusão deste artigo baseia-se no estudo do comportamento de um método popular para aproximação do fator Bayes (algoritmo 2).

É sabido que os fatores Bayes não são a única maneira de conduzir a escolha do modelo. Existem outros recursos, como desempenho preditivo de um modelo, que podem ser interessantes (por exemplo, regras de pontuação ).

Minha pergunta é : existe um método, análogo ao algoritmo 2, para aproximar algumas regras de pontuação ou outras quantidades que podem ser usadas para conduzir a escolha do modelo em termos de desempenho preditivo em contextos com probabilidades complicadas?

bayesian model-selection prediction abc
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Respostas:

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Boa pergunta baseada no nosso trabalho ! Você conhece o documento de acompanhamento em que derivamos condições na estatística resumida para obter consistência no fator Bayes? Isso pode parecer muito teórico, mas a conseqüência dos resultados assintóticos é bastante direta:

T

  1. Ti=1,..,Iθiθ^i(T)
  2. T
  3. Eθ^i(T)[T(X)]

Este procedimento não está na primeira versão do artigo, mas deve aparecer em breve na versão revisada

Xi'an
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Obrigado pela sua resposta. Eu não estava ciente do segundo artigo. É um resultado interessante. Uma pergunta que me vem à mente é a suposição de normalidade no teste t (eu sei que é robusta, mas também pode falhar) junto com o nível de significância necessário para uma boa aproximação. Você conhece outras técnicas de comparação de modelos com o ABC? Lembro-me de um artigo sobre DIC no arxiv. (I irá atribuir a recompensa em um par de dias para ver se alguém mostra interesse na questão, não estou sendo mau :))
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Dado que se trata de meu próprio artigo / pesquisa, eu realmente não mereço uma recompensa, não é mesmo ?!
Xi'an
É uma boa resposta. Eu apenas tenho a sensação de que você pulou duas vezes a pergunta sobre a existência de outras técnicas para medir o desempenho preditivo de um modelo usando ABC. Mesmo um 'sim, existe' ou um 'não, pelo menos que eu saiba' serviria.
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ABCμ