人口遗传学中的近似贝叶斯计算

我们提出了一种基于汇总统计的近似贝叶斯统计推断新方法。该方法适用于人口遗传学中出现的复杂问题，扩展了早期作者在该领域发展的思想。参数后验分布的特性，比如其均值或密度曲线，可以在没有显式似然计算的情况下进行近似。这是通过对模拟参数值与模拟汇总统计进行局部线性回归拟合来实现的，然后将观察到的汇总统计代入回归方程中。该方法结合了贝叶斯统计推断的诸多优点和基于汇总统计方法的计算效率。该方法的一个主要优点是，在模拟步骤中，干扰参数自动被集成，这样在处理人口遗传学问题中出现的大量干扰参数时，就没有困难。模拟结果表明，与文献中之前提出的替代方法相比，计算和统计效率表现良好。我们还比较了基于汇总统计的方法所获得的推断的相对效率与直接使用MCMC从数据中获得的推断的效率。