Language
Country/Area
No result found
т биологии к науке о данных: как ABC меняет правила статистического вывод
С быстрым развитием науки о данных традиционные статистические методы сталкиваются со все большим количеством проблем. Все изменилось благодаря методу, называемому приближенным байесовским вычислением (ABC). ABC предлагает новый способ мышления, который не только позволяет сложным моделям выполнять статистические выводы, но и повышает гибкость и точность исследований.
Приближенные байесовские вычисления — это вычислительный метод, основанный на байесовской статистике, целью которого является оценка апостериорного распределения параметров модели.
В традиционном модельном выводе функция правдоподобия имеет первостепенное значение, поскольку она напрямую выражает вероятность наблюдения данных в рамках определенной статистической модели. Однако для некоторых сложных моделей часто бывает очень сложно получить аналитическое выражение для функции правдоподобия. Поэтому традиционные методы попадают в дилемму «слишком высоких вычислительных затрат». Метод ABC не требует явной оценки функции правдоподобия, что позволяет расширить сферу применимости статистического вывода и сосредоточиться на гибкости моделирования.
Истоки метода ABC можно проследить до 1980-х годов. В то время ученый Дональд Рубин впервые представил концепцию, согласно которой этот задуманный механизм выборки может выводить выборки из апостериорного распределения. Хотя ранняя идея была не более чем концептуальным мысленным экспериментом, она проложила путь для более позднего подхода ABC. По мере углубленного развития метода ABC все больше ученых стали применять его для анализа множества сложных проблем в биологических науках, особенно в областях популяционной генетики, экологии и эпидемиологии.
Так называемый приблизительный байесовский расчет на самом деле можно понимать как байесовскую версию косвенного вывода.
В методе ABC исследователи используют моделирование вместо вычисления функции правдоподобия. Этот процесс включает в себя выбор точек параметров из априорного распределения и последующую генерацию данных в соответствии с указанной моделью. Если полученные данные слишком сильно отличаются от наблюдаемых данных, точка параметра отбрасывается. Такой подход подрывает традиционный процесс вывода и открывает новые возможности для многих сложных моделей.
Типичным алгоритмом ABC является алгоритм отклонения ABC, основная идея которого заключается в принятии или отклонении параметров выборки на основе расстояния между моделируемыми данными и наблюдаемыми данными. Этот алгоритм особенно подходит для сценариев с многомерными данными, поскольку прямое вычисление функции правдоподобия многомерных данных часто требует больших вычислительных затрат. ABC в некоторой степени облегчает эту задачу, вводя сводную статистику, что делает процесс вывода более эффективным.
При применении метода ABC часто используются информативные, но потенциально неадекватные сводные статистические данные.
Например, в биологии скрытые марковские модели (СММ) широко используются для описания динамического поведения биологических систем. Например, при изучении роли фактора транскрипции Sonic hedgehog (Shh) у дрозофилы метод ABC позволяет точно оценить параметры, влияющие на переходы состояний. Это не только повышает точность исследований, но и расширяет наше понимание того, как работают биологические системы.
В целом, нельзя игнорировать важность приближенных байесовских вычислений как инструмента статистического вывода. Учитывая стремительное развитие науки о данных, нам следует задуматься: будет ли будущий анализ данных больше полагаться на эти инновационные методы для решения текущих и будущих сложных проблем?
