Выборка, которая вычисляет само байесовское свидетельство, а не только апостериорное распределение; стандарт в анализе гравитационных волн.Вложенная выборка — это вычислительный метод для байесовского вывода, который напрямую оценивает свидетельство (также называемое маргинальным правдоподобием) модели, а не просто производит выборку из апостериорного распределения. В байесовской статистике свидетельство — это вероятность наблюдаемых данных при данной модели, проинтегрированная по всем возможным значениям параметров. Оно имеет решающее значение для сравнения моделей, поскольку количественно определяет, насколько хорошо модель объясняет данные, автоматически наказывая за излишнюю сложность. Вложенная выборка особенно ценна в задачах высокой размерности, где традиционные методы оценки свидетельства, такие как термодинамическое интегрирование, медленны или неустойчивы.
Вложенная выборка была предложена Джоном Скиллингом в 2004 году в статье под названием «Вложенная выборка для общего байесовского вычисления».
Алгоритм работает, поддерживая набор «живых» точек, случайно выбранных из априорного распределения. На каждом шаге точка с наименьшим правдоподобием удаляется, и из априорного распределения выбирается новая точка при условии, что её правдоподобие выше, чем у удалённой. Этот процесс постепенно перемещает живые точки в области более высокого правдоподобия, эффективно снимая слои априорного распределения, как луковицу. Свидетельство затем вычисляется как взвешенная сумма значений правдоподобия удалённых точек, с весами, определяемыми уменьшающимся объёмом априорного распределения. Апостериорное распределение также может быть получено как побочный продукт, взвешенное теми же факторами.
Это стандартный метод оценки свидетельства в астрономии гравитационных волн, где он используется для сравнения различных моделей сигнала (например, двойная чёрная дыра против нейтронной звезды) и для вывода параметров источника.
Название алгоритма происходит от того, как он «вкладывает» объём априорного распределения в серию вложенных оболочек, каждая из которых имеет более высокий порог правдоподобия.










