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Likelihood-free simulation-based optimal design with an application to spatial extremes

机译:基于无可能性的基于仿真的优化设计,并应用于空间极限

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摘要

In this paper we employ a novel method to find the optimal design for problems where the likelihood is not available analytically, but simulation from the likelihood is feasible. To approximate the expected utility we make use of approximate Bayesian computation methods. We detail the approach for a model on spatial extremes, where the goal is to find the optimal design for efficiently estimating the parameters determining the dependence structure. The method is applied to determine the optimal design of weather stations for modeling maximum annual summer temperatures.
机译:在本文中,我们采用一种新颖的方法来为那些无法通过分析获得可能性但通过可能性进行仿真的问题找到最优设计。为了近似期望的效用,我们利用近似贝叶斯计算方法。我们详细介绍了一种针对空间极限的模型的方法,其目的是找到用于有效估计确定依赖结构的参数的最佳设计。该方法用于确定用于模拟夏季最高年度温度的气象站的最佳设计。

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