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Approximate Bayesian computation with composite score functions

机译：具有综合得分函数的近似贝叶斯计算

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Both approximate Bayesian computation (ABC) and composite likelihood methods are useful for Bayesian and frequentist inference, respectively, when the likelihood function is intractable. We propose to use composite likelihood score functions as summary statistics in ABC in order to obtain accurate approximations to the posterior distribution. This is motivated by the use of the score function of the full likelihood, and extended to general unbiased estimating functions in complex models. Moreover, we show that if the composite score is suitably standardised, the resulting ABC procedure is invariant to reparameterisations and automatically adjusts the curvature of the composite likelihood, and of the corresponding posterior distribution. The method is illustrated through examples with simulated data, and an application to modelling of spatial extreme rainfall data is discussed.
机译：当似然函数是难解的时，近似贝叶斯计算（ABC）和复合似然方法都分别对贝叶斯和常识推论有用。我们建议使用复合似然评分函数作为ABC中的摘要统计量，以获得对后验分布的准确近似值。这是由于使用了完全似然的得分函数而引起的，并扩展到复杂模型中的一般无偏估计函数。此外，我们表明，如果适当地对综合评分进行标准化，则所得的ABC程序对于重新参数化是不变的，并且会自动调整综合似然度和相应后验分布的曲率。通过实例和仿真数据说明了该方法，并讨论了其在空间极端降雨数据建模中的应用。

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