Language
Country/Area
No result found
ن علم الأحياء إلى علم البيانات: كيف يغير نظام ABC لعبة الاستدلال الإحصائ
الحوسبة البايزية التقريبية هي طريقة حسابية مبنية على الإحصائيات البايزية التي تهدف إلى تقدير التوزيع الخلفي لمعلمات النموذج.
في الاستدلال النموذجي التقليدي، تكون دالة الاحتمالية ذات أهمية قصوى لأنها تعبر بشكل مباشر عن احتمال ملاحظة البيانات بموجب نموذج إحصائي محدد. ومع ذلك، بالنسبة لبعض النماذج المعقدة، غالبا ما يكون من الصعب للغاية الحصول على تعبير تحليلي لدالة الاحتمالية. ومن ثم، فإن الأساليب التقليدية تقع في معضلة "التكلفة الحسابية المرتفعة للغاية". لا تتطلب طريقة ABC تقييمًا صريحًا لدالة الاحتمالية، مما يتيح لها توسيع نطاق تطبيق الاستدلال الإحصائي والتركيز على مرونة النمذجة.
يمكن إرجاع جذور طريقة ABC إلى ثمانينيات القرن العشرين. في ذلك الوقت، قدم الباحث دونالد روبين لأول مرة مفهوم أن آلية أخذ العينات هذه يمكنها استخلاص العينات من التوزيع الخلفي. على الرغم من أن الفكرة المبكرة لم تكن أكثر من مجرد تجربة فكرية مفاهيمية، إلا أنها مهدت الطريق لنهج ABC اللاحق. مع التطور العميق لطريقة ABC، بدأ المزيد والمزيد من العلماء في تطبيقها لتحليل العديد من المشاكل المعقدة في العلوم البيولوجية، وخاصة في مجالات علم الوراثة السكانية وعلم البيئة وعلم الأوبئة.
يمكن فهم ما يسمى بالحساب البايزي التقريبي في الواقع على أنه نسخة بايزية من الاستدلال غير المباشر.
في طريقة ABC، يستخدم الباحثون المحاكاة بدلاً من حساب دالة الاحتمالية. تتضمن هذه العملية رسم نقاط المعلمات من التوزيع السابق ثم إنشاء البيانات وفقًا للنموذج المحدد. إذا كانت البيانات المولدة تختلف كثيرًا عن البيانات الملاحظة، فسيتم تجاهل نقطة المعلمة. يعمل هذا النهج على تقويض عملية الاستدلال التقليدية ويوفر إمكانيات جديدة للعديد من النماذج المعقدة.
خوارزمية ABC النموذجية هي خوارزمية رفض ABC، والتي تتمثل فكرتها الأساسية في قبول أو رفض معلمات العينة بناءً على المسافة بين البيانات المحاكاة والبيانات الملاحظة. تعتبر هذه الخوارزمية مناسبة بشكل خاص لسيناريوهات البيانات عالية الأبعاد، لأن الحساب المباشر لدالة الاحتمالية للبيانات عالية الأبعاد غالبًا ما يكون مكلفًا من الناحية الحسابية. يخفف ABC من هذا التحدي إلى حد ما من خلال تقديم إحصائيات موجزة، مما يجعل عملية الاستدلال أكثر كفاءة.
غالبًا ما يتم استخدام إحصائيات موجزة مفيدة ولكنها قد تكون غير كافية في تطبيق طريقة ABC.
على سبيل المثال، في علم الأحياء، تُستخدم نماذج ماركوف المخفية (HMMs) على نطاق واسع لوصف السلوكيات الديناميكية في الأنظمة البيولوجية. على سبيل المثال، عند دراسة دور عامل النسخ Sonic hedgehog (Shh) في ذبابة الفاكهة، يمكن لطريقة ABC تقدير المعلمات التي تؤثر على انتقالات الحالة بدقة. وهذا لا يؤدي إلى تحسين دقة البحث فحسب، بل ويوسع أيضًا فهمنا لكيفية عمل الأنظمة البيولوجية.
بشكل عام، لا يمكن تجاهل أهمية الحوسبة البايزية التقريبية كأداة للاستدلال الإحصائي. مع التطور السريع لعلم البيانات، يجب أن نفكر: هل سيعتمد تحليل البيانات في المستقبل بشكل أكبر على هذه الأساليب المبتكرة لحل المشكلات المعقدة الحالية والمستقبلية؟
