Kernel Bayesian Computation の R による実装例
少し前の事ですが ，京都大学で行われた日本遺伝学会第 83 回大会に参加しました。その中の "Kernel Bayesian Computation" という講演が気になりました。
集団遺伝学の世界ではモデルが複雑な場合に尤度を回避できる approximate Bayesian computation (ABC) という手法がよく用いられます。 ABC については本ブログでも『近似ベイズ計算によるベイズ推定』や『Tokyo.R#17』[a] でまとめています。しかし ABC は計算コストが非常に高いのが難点です。
Kernel Bayesian computation (KBC) は ABC と同様に尤度計算を行わずにベイズ推定をする手法なのですが， ABC のような無駄な計算がないのが特徴です。そこで， KBC を R で実装してみました。
警告
私自身，まだきちんとカーネル法について理解していないため，本文には誤りを含むかもしれません。誤りに気づかれたらご指摘いただけると幸いです。
脚注
- 実は遺伝学会は Tokyo.R#17 の 2 日前にあったので，この発表をしたときは既に KBC の存在を知っていたわけです。発表で触れようと少し考えたのですが，まだ全然理解が及んでいなかったのでスライドに組み込めませんでした。 [↩]
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