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VMCMC: a graphical and statistical analysis tool for Markov chain Monte Carlo traces

机译:VMCMC:马尔可夫链蒙特卡洛迹线的图形和统计分析工具

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摘要

BackgroundMCMC-based methods are important for Bayesian inference of phylogeny and related parameters. Although being computationally expensive, MCMC yields estimates of posterior distributions that are useful for estimating parameter values and are easy to use in subsequent analysis. There are, however, sometimes practical difficulties with MCMC, relating to convergence assessment and determining burn-in, especially in large-scale analyses. Currently, multiple software are required to perform, e.g., convergence, mixing and interactive exploration of both continuous and tree parameters.
机译:背景基于MCMC的方法对于贝叶斯系统发育和相关参数的推断非常重要。尽管在计算上很昂贵,但MCMC可以得出后验分布的估计值,这些估计值可用于估计参数值,并且易于在后续分析中使用。但是,MCMC有时在收敛性评估和确定老化方面存在实际困难,尤其是在大规模分析中。当前,需要多个软件来执行例如连续参数和树参数的收敛,混合和交互探索。

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