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Posterior SBC: simulation-based calibration checking conditional on data
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AI
DOI：10.1007/s11222-026-10825-9.png)
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摘要
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基于模拟的校准检查（SBC）是指通过测试在从生成模型模拟的数据上重复推断时的自洽性，来验证推断算法和模型实现的方法。在原始且常用的方法中，生成模型使用来自先验的参数，因此该方法测试的是推断是否适用于由那些在先验下合理的参数值生成的模拟数据。当我们要测试推断是否适用于我们可能观察到的大量数据集时，这种方法是自然且可取的。然而，在观测到数据后，我们感兴趣的是回答推断是否在该特定数据条件下有效。在本文中，我们提出了后验SBC，并展示了它如何用于在观测数据条件下验证推断。我们通过三个案例研究说明了后验SBC的实用性：（1）一个简单的多层模型；（2）一个由微分方程控制的模型；（3）一个通过神经网络的消减贝叶斯推断近似的联合整合神经科学模型。
Keyword:
Calibration
Diagnostics
Model evaluation
Bayesian inference
期刊
S
IF:
1.6
论文数:
200
被引数:
0
机构
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