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Adaptive approximate Bayesian computation

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Date
2009
Description
Le lien ci-dessous donne accès à la version working paper, intitulée "Adaptivity for ABC algorithms: the ABC-PMC scheme"
Lien vers un document non conservé dans cette base
http://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00280461/en/
Indexation documentaire
Probabilités et mathématiques appliquées
Subject
Importance sampling; Markov chain Monte Carlo; Partial rejection control; Sequential Monte Carlo
Nom de la revue
Biometrika
Volume
96
Numéro
4
Date de publication
10-2009
Pages article
983-990
Nom de l'éditeur
Oxford University Press
DOI
http://dx.doi.org/10.1093/biomet/asp052
URI
https://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/3221
Collections
  • CEREMADE : Publications
Métadonnées
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Auteur
Robert, Christian P.
Marin, Jean-Michel
Cornuet, Jean-Marie
Beaumont, Mark A.
Type
Article accepté pour publication ou publié
Résumé en anglais
Sequential techniques can enhance the efficiency of the approximate Bayesian computation algorithm, as in Sisson et al.’s (2007) partial rejection control version. While this method is based upon the theoretical works of Del Moral et al. (2006), the application to approximate Bayesian computation results in a bias in the approximation to the posterior. An alternative version based on genuine importance sampling arguments bypasses this difficulty, in connection with the population Monte Carlo method of Cappé et al. (2004), and it includes an automatic scaling of the forward kernel. When applied to a population genetics example, it compares favourably with two other versions of the approximate algorithm.

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