Language
Country/Area
No result found
ừ Sinh học đến Khoa học Dữ liệu: ABC Thay đổi Trò chơi Suy luận Thống kê như thế nà
Với sự tiến bộ nhanh chóng của khoa học dữ liệu, các phương pháp thống kê truyền thống phải đối mặt với ngày càng nhiều thách thức. Tất cả những điều này đã thay đổi nhờ vào một phương pháp gọi là Tính toán Bayes gần đúng (ABC). ABC cung cấp một phương thức tư duy mới không chỉ cho phép các mô hình phức tạp thực hiện suy luận thống kê mà còn cải thiện tính linh hoạt và độ chính xác của nghiên cứu.
Tính toán Bayesian gần đúng là một phương pháp tính toán được xây dựng dựa trên thống kê Bayesian nhằm mục đích ước tính phân phối sau của các tham số mô hình.
Trong suy luận mô hình truyền thống, hàm xác suất có tầm quan trọng tối đa vì nó thể hiện trực tiếp xác suất quan sát dữ liệu theo một mô hình thống kê cụ thể. Tuy nhiên, đối với một số mô hình phức tạp, thường rất khó để có được biểu thức phân tích cho hàm khả năng. Do đó, các phương pháp truyền thống rơi vào tình thế tiến thoái lưỡng nan là "chi phí tính toán quá cao". Phương pháp ABC không yêu cầu đánh giá rõ ràng hàm xác suất, cho phép mở rộng phạm vi áp dụng suy luận thống kê và tập trung vào tính linh hoạt của mô hình.
Nguồn gốc của phương pháp ABC có thể bắt nguồn từ những năm 1980. Vào thời điểm đó, học giả Donald Rubin là người đầu tiên đưa ra khái niệm rằng cơ chế lấy mẫu được hình thành này có thể lấy mẫu từ phân phối sau. Mặc dù ý tưởng ban đầu chỉ là một thí nghiệm tư duy mang tính khái niệm, nhưng nó đã mở đường cho phương pháp ABC sau này. Với sự phát triển sâu rộng của phương pháp ABC, ngày càng nhiều học giả bắt đầu áp dụng phương pháp này vào việc phân tích nhiều vấn đề phức tạp trong khoa học sinh học, đặc biệt là trong các lĩnh vực di truyền quần thể, sinh thái học và dịch tễ học.
Cái gọi là phép tính Bayesian gần đúng thực chất có thể được hiểu là phiên bản Bayesian của suy luận gián tiếp.
Trong phương pháp ABC, các nhà nghiên cứu sử dụng mô phỏng thay vì tính toán hàm khả năng. Quá trình này bao gồm việc vẽ các điểm tham số từ phân phối trước đó và sau đó tạo dữ liệu theo mô hình đã chỉ định. Nếu dữ liệu được tạo ra khác quá nhiều so với dữ liệu quan sát, điểm tham số sẽ bị loại bỏ. Cách tiếp cận này phá vỡ quy trình suy luận truyền thống và cung cấp những khả năng mới cho nhiều mô hình phức tạp.
Một thuật toán ABC điển hình là thuật toán loại bỏ ABC, có ý tưởng cốt lõi là chấp nhận hoặc loại bỏ các tham số mẫu dựa trên khoảng cách giữa dữ liệu mô phỏng và dữ liệu quan sát. Thuật toán này đặc biệt phù hợp với các tình huống dữ liệu có nhiều chiều, vì việc tính toán trực tiếp hàm khả năng của dữ liệu có nhiều chiều thường tốn kém về mặt tính toán. ABC giảm bớt thách thức này ở một mức độ nào đó bằng cách giới thiệu thống kê tóm tắt, giúp quá trình suy luận hiệu quả hơn.
Thống kê tóm tắt mang tính thông tin nhưng có khả năng không đầy đủ thường được sử dụng khi áp dụng phương pháp ABC.
Ví dụ, trong sinh học, Mô hình Markov ẩn (HMM) được sử dụng rộng rãi để mô tả các hành vi động trong các hệ thống sinh học. Ví dụ, khi nghiên cứu vai trò của yếu tố phiên mã Sonic hedgehog (Shh) ở Drosophila, phương pháp ABC có thể ước tính chính xác các tham số ảnh hưởng đến quá trình chuyển đổi trạng thái. Điều này không chỉ cải thiện độ chính xác của nghiên cứu mà còn mở rộng hiểu biết của chúng ta về cách thức hoạt động của các hệ thống sinh học.
Nhìn chung, tầm quan trọng của tính toán Bayesian gần đúng như một công cụ suy luận thống kê không thể bị bỏ qua. Với sự phát triển nhanh chóng của khoa học dữ liệu, chúng ta nên suy nghĩ: Liệu phân tích dữ liệu trong tương lai có dựa nhiều hơn vào các phương pháp cải tiến này để giải quyết các vấn đề phức tạp hiện tại và tương lai hay không?
