Estoy a punto de empezar un proyecto en Métodos ABC y tengo que estudiar primero el ABC, ya que no sé nada al respecto. Me he pasado un buen rato buscando tutoriales y apuntes online pero no he encontrado nada aparte de algunos vídeos. ¿Me pueden sugerir algunos apuntes o incluso un libro de texto? No es muy difícil ya que no necesito entender toda la matemática que hay detrás. Estoy buscando algún material que me permita entender las razones detrás del uso de los métodos ABC.
Respuestas
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Lev
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Hay muchas introducciones a ABC, disponibles, la mayoría de ellas en arXiv, por lo que me sorprende que el OP sólo haya podido encontrar vídeos. Estoy de acuerdo con la respuesta anterior en que la entrada de la Wikipedia es muy buena; en realidad se derivó de un PLoS Computational Biology artículo (que yo referencié). Además de la magnífica reseña de Mark Beaumont, permítanme remitir al OP a la depositario de los documentos relacionados con el ABC . Que fue dirigido por Erkan Buzbas de la Universidad de Idaho hasta 2015. Para ver los trabajos más recientes y las ampliaciones, puede consultar las publicaciones de 2015 y 2016 Talleres NIPS sobre el tema, el ABC'ruise taller, y nuestro supremamente reciente Taller ABC'ory en BIRS, Banff, que contiene videos para la mayoría de las charlas.
Algunos capítulos de Manual de cálculo bayesiano aproximado editado por Sisson, Fan y Beaumont también están disponibles en arXiv, y el libro debería salir muy pronto.
Las diapositivas de varios cursos que impartí sobre el ABC se encuentran en slideshare y range de una hora a diez horas de presentaciones .
Dipstick
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En realidad un gran punto de partida es el detallado artículo de Wikipedia sobre el Cálculo bayesiano aproximado además de la enorme cantidad de referencias que hay debajo (muchas de ellas están disponibles en línea).
Consulte también la bonita introducción entrada de blog por Rasmus Bååth y acompañante video y diapositivas de la conferencia UseR! 2015 .
El _Manual de cálculo bayesiano aproximado_ de Sisson, Fan y Beaumont aún no está disponible, pero debería publicarse en Chapman & Hall/CRC este año.
bdeonovic
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2807
Cuando revisé el tema hace unos años me pareció que la mejor revisión era Computación bayesiana aproximada en evolución y ecología por Mark A. Beaumont .
Otra buena revisión (que se centra en los métodos MCMC para el ABC) se puede encontrar en el Manual de Markov Chain Monte Carlo capítulo 12 (Likelihood-free Markov chain Monte Carlo por Scott A. Sisson y Yanan Fan.)
