Een statistisch kader rond approximate Bayesian computation.

Er bestaan veel stochastische modellen waarvan de likelihoodfunctie p(data/model) ongekend of moeilijk te berekenen is. Hierdoor zijn standaardtechnieken voor statistische interferentie zoals Markov chain Monte Carlo methoden onmogelijk, omdat die een expliciete berekening van p(data/model) vereisen. Approximate Bayesian Compuntation (ABC) is een numerieke techniek om een model te schatten zonder p(data/model) te berekenen. ABC vereist enkel dat men samples uit de likelihoodverdeling kan genereren. In een sampling-algoritme worden de samples dan via een afstandsmetriek met de geobserveerde data vergeleken en de aanvaardingskans van een parameterset hangt af van deze verschilmaat. Deze zogenaamde likelihod-vrije methode opent vele mogelijkheden in verschillende velden waar complexe mechanismen worden gepostuleerd. Voor het uitbouwen van een statistisch kader rond ABC moeten we eerste efficiënte sampling-algoritmes uitwerken en heuristieken ontwerpen voor het kiezen van gepaste afstandsmetrieken. Hiertoe zullen we sensitiviteitsanalyses uitvoeren. Het statistisch kader omvat naast parameterschatting hoofdzakelijk inferentie en modelvergelijking op basis van posterior-samples uit dit algoritme. Voor eenvoudige (speciale) gevallen bestaan reeds methoden zoals de Savage-Dickey benadering van de Bayes Factor en het reversible-jumpalgoritme voor modelselectie. Deze methoden zullen we toesten in simulatiestudies, door analytische uitwerkingen en door vergelijkingen met courante methoden (waar mogelijk). We willen inferentie met ABC ook uitbreiden naar meer algemene situaties.

Trefwoorden:Statistical inference, Approximate Bayesian Computation, Monte Carlo methods, Statistical modeling, Bayesian inference

Disciplines:Laboratoriumgeneeskunde, Palliatieve zorg en zorg rond het levenseinde, Regeneratieve geneeskunde, Andere basiswetenschappen, Andere gezondheidswetenschappen, Verpleegkunde, Andere paramedische wetenschappen, Andere translationele wetenschappen, Andere medische en gezondheidswetenschappen