Seleção de modelo ABC

Foi demonstrado que a escolha do modelo ABC usando fatores Bayes não é recomendada devido à presença de um erro proveniente do uso de estatísticas resumidas. A conclusão deste artigo baseia-se no estudo do comportamento de um método popular para aproximação do fator Bayes (algoritmo 2).

É sabido que os fatores Bayes não são a única maneira de conduzir a escolha do modelo. Existem outros recursos, como desempenho preditivo de um modelo, que podem ser interessantes (por exemplo, regras de pontuação ).

Minha pergunta é : existe um método, análogo ao algoritmo 2, para aproximar algumas regras de pontuação ou outras quantidades que podem ser usadas para conduzir a escolha do modelo em termos de desempenho preditivo em contextos com probabilidades complicadas?

Boa pergunta baseada no nosso trabalho ! Você conhece o documento de acompanhamento em que derivamos condições na estatística resumida para obter consistência no fator Bayes? Isso pode parecer muito teórico, mas a conseqüência dos resultados assintóticos é bastante direta:

$T$

1. $T$$i=1,..,I$$\theta_i$$\hat\theta_i(T)$
2. $T$
3. $\mathbb{E}_{\hat\theta_i(T)}[T(X)]$

Este procedimento não está na primeira versão do artigo, mas deve aparecer em breve na versão revisada