Introduction à ABC

Introduction aux methodes ABC (Approximate BayesianComputation)

Robin Ryder

CEREMADE, Universite Paris-Dauphine

26 fevrier 2013GT Statistiques de Jussieu

Robin Ryder (Dauphine) Introduction a ABC Jussieu 26/02/13 1 / 36

Cadre bayesien

Contexte : inference bayesienne

Donnees observees y ; on cherche a estimer un parametre θ.

Distribution a posteriori π(θ|y) ∝ π(θ)f (y|θ).

En general, on a une fonction integrable h et on cherche a estimer

∫h(θ)π(θ|y)dθ

Estimation par Monte-Carlo : on simule θ1, . . . , θn selon π(θ|y) et onutilise

∑h(θi )

Simulation selon la distribution a posteriori

On a donc besoin de simuler selon la distribution a posteriori π(θ|y)

Pour utiliser les methodes classiques (MCMC...), il faut etre enmesure de calculer π(θ|y) a une constante pres en tout point θ.

Probleme : que faire quand ce calcul est impossible ou trop couteux ?

Solution : Approximate Bayesian Computation

Contexte

Cible : π(θ|y) ∝ π(θ)f (y|θ)

Vraisemblance f (y|θ) difficile ou impossible a calculer.

Mais facile de simuler un nouveau jeu de donnees d’apres le modele :z ∼ f (z|θ)

Approximate Bayesian Computation

Algorithm 1 Acceptation-rejet bayesien sans vraisemblance

1: for t = 1 to T do2: Tirer θt ∼ π(·)3: Simuler des donnees z ∼ f (·|θt)4: if z = y then5: accepter θt6: else7: rejeter θt .8: end if9: end for

(Tavare et al., 1997)On obtient un echantillon (de taille � T ) suivant exactement π(θ|y).

Algorithm 1 Acceptation-rejet bayesien sans vraisemblance

1: for t = 1 to T do2: Tirer θt ∼ π(·)3: Simuler des donnees z ∼ f (·|θt)4: if z = y then5: accepter θt6: else7: rejeter θt .8: end if9: end for

(Tavare et al., 1997)On obtient un echantillon (de taille � T ) suivant exactement π(θ|y).

Algorithme exact

La preuve est evidente :

f (θi ) ∝∑z∈D

π(θi )f (z|θi )Iz=y

∝ π(θi )f (y|θi )= π(θi |y)

L’evenement z = y est de probabilite tres faible, et de probabilite 0 lorsquela v.a. est continue. On remplace donc l’egalite stricte par une zone detolerance :

Algorithm 2 Approximate Bayesian Computation

1: Definir un seuil de tolerance ε > 0 et une distance ρ.2: for t = 1 to T do3: Tirer θt ∼ π(·)4: Simuler des donnees z ∼ f (·|θt)5: if ρ(z, y) < ε then6: accepter θt7: else8: rejeter θt9: end if

10: end for

(Pritchard et al., 1999)

Distribution approchee

On obtient ainsi un echantillon depuis la distribution

πABCε = π(θ)Pθ[ρ(z, y) < ε] = π(θ|ρ(z, y) < ε)

Lorsque ε→ 0, cela correspond a la distribution a posteriori.Lorsque ε→∞, cela correspond a la distribution a priori.Petites valeurs de ε⇒ bonne approximation, faible taux d’acceptation.Grandes valeurs de ε⇒ moins bonne approximation, taux d’acceptationplus eleve.En pratique, on ne choisit pas ε a l’avance : on prend pour ε un petitquantile du vecteur des distances.

Questions :

1 Choix de ε

2 Choix de ρ

Distribution approchee

On obtient ainsi un echantillon depuis la distribution

πABCε = π(θ)Pθ[ρ(z, y) < ε] = π(θ|ρ(z, y) < ε)

Lorsque ε→ 0, cela correspond a la distribution a posteriori.Lorsque ε→∞, cela correspond a la distribution a priori.Petites valeurs de ε⇒ bonne approximation, faible taux d’acceptation.Grandes valeurs de ε⇒ moins bonne approximation, taux d’acceptationplus eleve.En pratique, on ne choisit pas ε a l’avance : on prend pour ε un petitquantile du vecteur des distances.Questions :

1 Choix de ε

2 Choix de ρ

Exemple : MA(2)

Un processus MA(q) est une serie temporelle (yk)k∈N∗ definie par

yk = uk +

q∑i=1

θiuk−i uk ∼iid N (0, 1)

On considere un processus MA(2) et on cherche a simuler selon ladistribution a posteriori de θ = (θ1, θ2).Comme distribution a priori, on prend la loi uniforme sur l’ensemble desvaleurs identifiables de θ, qui est le triangle

−2 < θ1 < 2 θ1 + θ2 > −1 θ1 − θ2 < 1.

(Marin, Pudlo, Robert & RR 2012)

Exemple : MA(2)

n = 50 observations d’un processus MA(2).

On tire T = 106 valeurs de θ.

ε : quantile a 1%, 0.1%, 0.01%.

ρ(z, y) =√∑n

k=1(yk − zk)2

Exemple : MA(2)

−2 −1 0 1 2

θ 2Figure: De gauche a droite, ε = quantile a 1%, 0.1%, 0.01%. Noir : niveaux dela densite cible.

Estimation de la densite

−2 −1 0 1 2

−1.0 0.0 0.5 1.0

Figure: Gauche : θ1, droite : θ2 ; ε : quantile a 1% (bleu), 0.1% (rouge), 0.01%(vert). En noir, la densite cible π(·|y).

Approximation supplementaire

En general, on ne considere pas ρ(z, y), mais on se restreint a unestatistique resumee S de nos donnees :

Algorithm 3 Approximate Bayesian Computation

1: Definir un seuil de tolerance ε > 0, une statistique resumee S et unedistance ρ.

2: for t = 1 to T do3: Tirer θt ∼ π(·)4: Simuler des donnees z ∼ f (·|θt)5: if ρ(S(z),S(y)) < ε then6: accepter θt7: else8: rejeter θt .9: end if

10: end for

Resultat

On obtient un echantillon suivant la loi marginale en θ de

πABCε,S (θ, z|y) =π(θ)f (z|θ)IAε,y(z)∫

Aε,y×Θ π(θ)f (z|θ) dzdθ

ou Aε,S = {z ∈ D : ρ(S(z),S(y) < ε}.On espere que

πABCε,S (θ|y) ' π(θ|y)

Approximations

On a 3 niveaux d’approximation :

1 Utilisation d’une statistique resumee S potentiellement non-exhaustive :π(θ|S(y)) 6= π(θ|y)

2 Utilisation d’un seuil de tolerance ε > 0 : πABCS ,ε (θ|S(y)) 6= π(θ|S(y))

3 Erreur Monte-Carlo : echantillon de taille finie (faible tauxd’acceptation)

Quand on diminue l’erreur 2, on augmente soit l’erreur 3, soit le temps decalcul.

Approximations

On a 3 niveaux d’approximation :

1 Utilisation d’une statistique resumee S potentiellement non-exhaustive :π(θ|S(y)) 6= π(θ|y)

2 Utilisation d’un seuil de tolerance ε > 0 : πABCS ,ε (θ|S(y)) 6= π(θ|S(y))

3 Erreur Monte-Carlo : echantillon de taille finie (faible tauxd’acceptation)

Quand on diminue l’erreur 2, on augmente soit l’erreur 3, soit le temps decalcul.

Exemple : MA(2)

50 observations d’un processus MA(2).

On tire T = 106 valeurs de θ.

Statistique resumee : autocorrelations d’ordres 1 et 2 ;τj =

∑nk=j+1 ykyk−j

ε : quantile a 1%, 0.1%, 0.01%.

Exemple : MA(2)

−2 −1 0 1 2

θ 2Figure: Statistique resumee : autocorrelations. De gauche a droite, ε = quantilea 1%, 0.1%, 0.01%.

Estimation de la densite

−2 −1 0 1 2

−1.0 0.0 0.5 1.0

Figure: Gauche : θ1, droite : θ2 ; ε : quantile a 1% (bleu), 0.1% (rouge), 0.01%(vert). En noir, la densite cible π.

La statistique resumee est essentielle

Du point de vue ABC, les donnees completes sont assez peu informativessur les parametres. On peut perdre de l’information ( !) en utilisant lesdonnees completes plutot qu’une statistique resumee meme nonexhaustive.A partir de maintenant, on ignorera parfois la dependance en la statistiqueresumee S dans les notations : ρ′(z, y) = ρ(S(z), S(y)). Dans les exemples,on utilisera la distance entre autocorrelations et non la distance brute.

Choix des statistiques resumees

En general, il n’y a pas de statistique exhaustive disponible. La question sepose donc de la construction des statistiques, et du choix des statistiques ainclure.Joyce & Marjoram (2008), a partir d’un large ensemble de statistiques :inclusion sequentielle, et ”rapport de vraisemblances” pour deciderd’inclure ou non chaque statistique.Plusieurs problemes. Principalement : d’ou vient le large ensemble destatistiques ?

Semi-automatic ABC

Fernhead & Prangle (2012 + commentaires JRSSB) : le ”meilleur” resumeest l’esperance a posteriori des parametres.

a ABC pilote pour determiner la region d’interet

b Simulation de couples (θ, z) dans cette region

c Creation de statistiques resumees (par regression lineaire) a l’aide de cescouples

d ABC avec ces statistiques

ABC ”calibre”.Probabilite d’acceptation :

p(z) =

∫p(θ|z)π(θ)dλ = π(z)εd + o(εd)

avec d la dimension de la statistique resumee

Statistiques en pratique

En pratique, les statistiques resumees sont souvent choisies demaniere intuitive

Ce choix est ensuite valide par ex. par verification sur des donneessimulees (DIY ABC, Cornuet et al. 2008)

ABC-MCMC

Plus efficace : ne pas simuler directement depuis la prior π(·)

Algorithm 4 ABC-MCMC

1: Generer par ABC standard une realisation (θ(0), z(0)) de la cibleπABC (θ, z|y)

2: for t = 1 to T do3: Tirer θ′ selon le noyau markovien q(·|θ(t−1))4: Simuler des donnees z′ ∼ f (·|θ′)5: Tirer u selon U([0, 1])

6: if u ≤ π(θ′)q(θ(t−1)|θ′)π(θ(t−1))q(θ′|θ(t−1))

et ρ(z′, y) ≤ ε then

7: poser (θ(t), z(t)) = (θ′, z′)8: else9: (θ(t), z(t)) = (θ(t−1), z(t−1)),

10: end if11: end for

ABC-MCMC : preuve

Si on considere le couple (θ, z), on a construit un MCMC de noyau detransition (θ′, z′) ∼ q(θ′|θ(t−1))× f (z|θ′) et

πABC (θ′, z′|y)

πABC (θ(t−1), z(t−1)|y)× q(θ[t−1)|θ′)f (z(t−1)|θ(t−1))

q(θ′|θ(t−1))f (z′|θ′)

=π(θ′)f (z′|θ′)IAε,y(z′)

π(θ(t−1))f (z(t−1)|θ(t−1))IAε,y(z(t−1))

×q(θ(t−1)|θ′)f (z(t−1)|θ(t−1))

q(θ′|θ(t−1))f (z′|θ′)

=π(θ′)q(θ(t−1)|θ′)

π(θ(t−1))q(θ′|θ(t−1))IAε,y(z′)

ABC-MCMC : preuve

q(θ′|θ(t−1))f (z′|θ′)

=π(θ′)��

�f (z′|θ′)IAε,y(z′)

π(θ(t−1))((((((((f (z(t−1)|θ(t−1))��

��IAε,y(z(t−1))

×q(θ(t−1)|θ′)((((((((

f (z(t−1)|θ(t−1))

q(θ′|θ(t−1))��f (z′|θ′)

=π(θ′)q(θ(t−1)|θ′)

ABC-MCMC : preuve

q(θ′|θ(t−1))f (z′|θ′)

=π(θ′)��

�f (z′|θ′)IAε,y(z′)

π(θ(t−1))((((((((f (z(t−1)|θ(t−1))��

��IAε,y(z(t−1))

×q(θ(t−1)|θ′)((((((((

f (z(t−1)|θ(t−1))

q(θ′|θ(t−1))��f (z′|θ′)

=π(θ′)q(θ(t−1)|θ′)

ABC-PMC

Algorithm 5 PMCMC sans vraisemblance

1: A l’iteration t = 1,2: for i = 1 to N do3: repeat4: Simuler θ

(1)i ∼ π(θ) et z ∼ f (z | θ(1)

i )5: until ρ(S(z),S(y)) ≤ ε1

6: Poser ω(1)i = 1/N

7: end for8: Prendre pour Σ1 deux fois la variance empirique des θ

9: for t = 2 to T do10: for i = 1 to N do11: repeat12: Tirer θ?i parmi les θ

(t−1)j avec probabilites ω

(t−1)j

13: Simuler θ(t)i ∼ N (θ?i ,Σt−1) et z ∼ f (z | θ(t)

i )14: until ρ(S(z),S(y)) ≤ εt15: Poser ω

(t)i ∝ π(θ

(t)i )/

∑Nj=1 ω

(t−1)j ϕ

−1/2t−1

(t)i − θ

(t−1)j

)}16: end for17: Prendre pour Σt deux fois la variance empirique des θ

18: end forRobin Ryder (Dauphine) Introduction a ABC Jussieu 26/02/13 26 / 36

Post-processing d’ABC

Beaumont et al. (2002) : on garde l’algorithme inchange, mais on modifiela sortie. On remplace θ par

θ∗ = θ − (S(z)− S(y))T β

ou β provient d’une regression ponderee de θ sur S(z)− S(y), avec despoids de la forme

Kδ(S(z)− S(y))

ou Kδ est un noyau de largeur δ.

Exemple : MA(2)

Memes sorties que precedemment

ε = quantile a 0.1% puis a 20%

MA(2) avec post-processing (1)

−2 −1 0 1 2

Figure: Estimation de la densite de θ1 (droite) et θ2 (gauche) ; ε =quantile a0.1%. Bleu : sans post-processing ; rouge : avec post-processing ; noir : cible.

MA(2) avec post-processing (2)

−2 −1 0 1 2

Figure: Estimation de la densite de θ1 (droite) et θ2 (gauche) ; ε =quantile a20%. Bleu : sans post-processing ; rouge : avec post-processing ; noir : cible.

Choix de modele

Pour k modeles, on considere eventuellement S(z) = (S1(z), . . . ,Sk(z)).

Algorithm 6 ABC pour choix de modele

1: for t = 1 to T do2: Tirer un modele mt ∈ {1, . . . , k} de l’a priori π(M = mt)3: Tirer θt ∼ πm(·)4: Simuler des donnees z ∼ fm(·|θt)5: if ρ(S(z),S(y)) < ε then6: accepter (mt , θt)7: else8: rejeter (mt , θt).9: end if

10: end for

L’estimation ABC de la probabilite a posteriori du modele m est :

π(M = m|y) ≈ 1

n∑t=1

Exemple : MA(2)

Choix entre MA(1) et MA(2)

Donnees provenant d’un MA(2)

Facteur de Bayes B21 = 17.71 ; P[M = 2|y] = 95% ;P[M = 1|y] = 5%

Facteur de Bayes

Figure: Probabilite a posteriori des modeles MA(1) et MA(2) pour ε = quantilesa 10, 1, 0.1, 0.01%. La vraie valeur des probabilites est 5%/95%.

Choix de modele : problemes

Meme si Sm est une statistique exhaustive pour θ dans le modele mpour tout m, la concatenation des statistiques (S1, . . . ,Sk) n’est pasforcement une statistique exhaustive pour le couple (m, θ).

En general, on n’a pas d’estimateur convergent du facteur de Bayes.

Cas particulier : famille exponentielle.

(ABC in London 2012)

Conclusions

Tres peu de resultats theoriques utiles sur la convergence

Controle de l’erreur seulement de facon empirique

Pragmatisme : ABC ou rien !

Questions ?

Introduction à ABC

Education

Transcript of Introduction à ABC

Grupo: abc, agsj , fcac

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