現在の慣行では, いつ デート ベイズ言語系統発生のルーツ研究者は、事前にいくつかの情報を提供する必要があります, キャリブレーションポイントとして機能するいくつかのノードの根の年齢と日付の分布を含む. これが余地を残す潜在的な主観性に加えて, 問題は、世界の多くの言語族にとって、利用可能な内部キャリブレーションポイントがないということです。. ここでは、次の質問に対処します: これらの問題を克服する新しいベイジアンフレームワークを導入できますか、それはどの程度うまく機能しますか? 私たちが提示する新しいフレームワークは、家族固有の事前情報やキャリブレーションポイントが必要ないという意味で一般化されています. さらに、一般的に行われているベイズツリー推論における主観性の別の潜在的な原因を克服する方法を紹介します, つまり、手動の同族識別のそれ; 代わりに, 自動化されたアプローチを適用します. 日付は、ガンマ回帰モデルをツリーの長さと既知の時間の深さに適合させることによって取得されます。 30 系統発生的に独立したキャリブレーションポイント.
210Pb年代測定のベイズ分析
オーストリア国立銀行, 経済学部. このアイテムの他のバージョン: シルビア・カウフマン, ディスカッションペーパー. マルチェッリーノ, マッシミリアーノ,
; ショートランドとブロンクラムジー ; マニング ). しかし、放射性炭素の最先端のアプリケーションが デート とベイジアンモデリングは提供することができます.
同時期であると想定される考古学的遺物から得られた個々の日付の組み合わせによってターゲットイベントの日付を推定するための堅牢なイベント日付モデルを提案します。. これらの日付は、さまざまなタイプのエラーの影響を受けます: 実験室および検量線のエラー, 汚染に関連する既約エラー, とタフォノミー障害, したがって、外れ値が存在する可能性があります.
階層ベイズ統計アプローチに基づくモデリングは、データセットからデータセットを削除することなく、範囲外のデータに自動的にペナルティを課す簡単な方法を提供します. 個々の既約誤差に関する事前情報は、ベイズパラメータに関する最小限の仮定で均一な収縮密度を使用して導入されます. イベント日付モデルは、BCalまたはOxCalで実装されたモデルよりも堅牢であることを示します, 通常、信頼区間の精度は低くなりますが.
モデルは、相対的な時間的順序制約を持ついくつかのイベントを含む層序シーケンスの場合に拡張されます デート , または期間付き, 休止制約. 計算はマルコフ連鎖モンテカルロMCMC数値手法に基づいており、フリーウェアであるChronoModelソフトウェアを使用して実行できます。, オープンソースとクロスプラットフォーム. ソフトウェアの機能はVibetetalに示されています。.
放射性炭素年代測定とエジプトの年代学—「既知の曲線」からベイズモデリングまで
あなたの記事の生産が始まったら, あなたはあなたの受け入れられた記事を追跡することによってあなたの記事のステータスを追跡することができます. パーティーサイト35CLT20 , オレゴンコースト北部にあります, sとsで発掘された大規模な考古学コレクションです. 放射性炭素年代測定法は、研究者によってパーティーコレクションの材料で取得されています。, しかし、これらのデータはクロノメトリー衛生について評価されていません.
4月に放射性炭素に適用可能な統計手法に関するゲスト記事を公開しました デート, 既存のベイジアンを批判した.
バルバ-モントーヤ, そして ; ベイジアン分子時計 デート 被子植物と霊長類の発散時間. 分子配列データの爆発的な増加は、多くの進化の問題に取り組むための前例のない機会を生み出しました. 特に, 生物の歴史の理解は主要なクレードの年齢の知識に大きく依存するため、種の発散時間の推定は基本的です。. この論文は、分子データのゲノム規模のデータセットの使用を探求しています , 化石記録の統計的要約と組み合わせる, 分子の日付と化石の証拠との間の明らかな矛盾を解決するために、被子植物の開花植物の起源とその主要なグループの分岐時間を日付付けする.
さらに, 化石キャリブレーションは、分子配列間の距離を分子時計の絶対時間と絶対速度の推定値に分解するための主要な情報源であるためです。 デート 分析, 化石キャリブレーションを以前のオンタイムに変換するためのいくつかの戦略が評価されます. 第1章では被子植物の多様性と進化を紹介します, 主に分類学に基づいている現在の文献をレビューします, 系統発生学, 古植物学と植物の分子進化.
被子植物の初期の進化を紹介する際に、この章では被子植物の起源に関連する質問に焦点を当て、論文の目的を提示します. 第2章は分子時計に焦点を当てています デート メソッド. 分岐時間を推定するためのさまざまなアプローチについて説明します, with emphasis on Bayesian molecular clock デート メソッド. 第3章では、強力なベイズ法を使用して、 83 維管束植物の分類群からの遺伝子, のスイートと組み合わせる 52 被子植物の多様化のパターンを解きほぐすための完全に正当化された化石キャリブレーション.
結果は、冠被子植物が三畳紀からジュラ紀の期間に発生したことを示しています, 白亜紀の地上革命のずっと前に. この分析は、不確実性の多くの原因が調査されているにもかかわらず、, これらの要因を制御しようとしても、時計の推定値と最も早い自信のある化石の発生が一致することはありません。. 被子植物のジュラ紀後の起源は拒否されました, 被子植物の不可解な初期の歴史の概念をサポートする.
この研究の推定に影響を与える主な要因についても説明します.
ベイジアンPoMoの一貫性の証明
レイアウトの多くの側面, 使用する, バレンシナの性格と発達は不明なままです, そことイベリア南部に代表される社会の種類についての主要な未解決の質問があるのと同じように, 紀元前4世紀後半から3千年紀後半まで. この論文では、放射性炭素年代測定について説明します, から 17 c内の発掘されたセクター.
日付はベイズ統計フレームワークでモデル化されています. 結果として得られる正式な日付の見積もりは、サイトへの新しい認識論的アプローチと、以前に利用可能であったよりもはるかに詳細な開発の説明の両方の基礎を提供します. 紀元前32世紀に始まり, シンプルで長続きする伝統, 主に集団的でしばしば連続した埋葬が現場で確立された.
夫婦面会 (アップ)デート. ロジャー・ケンカー. 「私たちは皆、ベイジアンになります ,そうすれば、私たちは団結した職業になることができます。」 D.V. Lindley’s.
この投稿はパートです 2 評価メトリクス技術とその背後にある数学に関するシリーズの. 出会い系サービスが共通の興味を見つけることによって独身者を一緒に一致させるのと同じように, 評価メトリクスは、同様のメトリクスを持つファンドと企業を一致させます. 同様に, 一致スコアは、そうでない場合でも、ファンドと会社の適合性を示す場合があります。.
ただし、全体的には, どちらのサービスも予測に非常に優れています, which is why デート sites are so popular, そして、なぜ私たちのクライアントが私たちのターゲティングシステムがとても便利だと思うのか. マッチスコアリングアルゴリズムの力を評価する, 最初に、バックテストの結果を解釈する方法を理解する必要があります. コンセプトはシンプルですが, ベイジアンロジック自体はやや直感に反します. しかし、これは誤った結論です, それはカップルが全体的に結婚する基本率を考慮に入れていないからです.
これは、カップルが両方とも事前確率で結婚した同時確率として定義されます。 , とbは、条件付き確率で結婚していることを考えると、同様の利益を共有しました , それらが同様の関心を持っていた周辺確率で割ったもの. 新しい情報が導入されたとき（同様の関心に基づくマッチングを含めること）、カップルが結婚した割合, 彼らが同じような興味を共有していることを考えると, に上がった 7.
ヨーク研究データベース
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OSLでは デート (Rhodes etal。, ), OxCalプログラムを使用して最初にベイズモデルを実装しました, の特異性を考慮していません.
ケネスM. 褐色 , ブリティッシュコロンビア大学. 毛皮貿易の時代は放射性炭素年代測定が難しい. ベイズ法がいくつかの問題を確実に解決することを示します, コロンビア川下流の2つの毛皮貿易時代の先住民の村からの放射性炭素年代測定サンプルにそれらを適用する. キャスラポトルには、毛皮貿易時代のドキュメンタリーと遺物の記録が豊富にあります; マイヤーにはドキュメンタリーの記録がなく、毛皮貿易時代のアーティファクトの記録はまばらです。. 概念実証としてCathlapotleでメソッドをテストし、両方のサイトで経験的な問題を解決しました。.
分析は、両方のサイトの過疎化を示唆しています, おそらくエピデミックに起因する, 18世紀半ばから後半に始まりましたが、直接接触する前に.
ベイジアン地震の交際 (ベッド)
放射性炭素 デート 標準になりました デート ほぼ世界中の考古学の方法. しかしながら, エジプト学と近東考古学の分野で, この方法はまだ十分に理解されていません. 近年、エジプトの考古学と年代学に取り組むいくつかの主要な放射性炭素プロジェクトが見られ、エジプト学の分野での放射性炭素年代測定の適用に関する議論が激化しています。.
放射性炭素 デート レガシーコレクション: Par-Teeサイトからの高精度AMS14C日付のベイズ分析, オレゴン.
研究論文 30 8月の通信 : シンディクイックシンディ. 蛇行する河川の横方向の移動速度を特定することは、河川の地形学と河川管理のサポートの両方に関連しています。. 現代の蛇行システムの横方向の移動率は、多くの場合、連続したリモートセンシング画像または履歴マップに基づいて再構築されます; しかしながら, これらの情報源が利用できる時間枠は限られているため、人間の影響を受ける河川システムを表す可能性があります.
ここに, 光刺激ルミネッセンスOSLを使用して時間を遡るアーカイブとしてスクロールバーシーケンスを使用することを提案します デート 砂サイズの石英粒子の. OSLの共同ベイズ分析のためのモデリング手順を開発します デート 結果と過去の地図データ.
放射性炭素
クリスチャン, ニコールK. 著者の著作権. 鉛のベイズ分析 デート. N2 –過去数世紀の環境変化の研究において, Pb デート is often used to obtain chronologies for sedimentary sequences. 現在の鉛 デート モデルは適切な統計的フレームワークを使用せず、不確実性の不十分な推定を提供します.
ベイズ法を使用して、中の占領の確率を推定します 11 表面群集を年代測定するためのベイズ法の他のアプリケーションは.
4月に放射性炭素年代測定に適用できる統計的手法に関するゲスト記事を公開しました, 問題に対する既存のベイジアンアプローチを批判した. 標準的な—主観的なベイジアン—放射性炭素年代測定から、単一のアーティファクトの真の暦年齢を推測する方法。.
私はこれはしなかったと主張しました, 主張されているように, 放射性炭素以外は何も含まないことに等しい デート 情報, 遺物の孤立した例について推論するための科学的に適切な方法ではありませんでした. 私の記事は多くのコメントを集めました, すべてが私の議論に同意するわけではありません. この記事は私の元の記事のポイントをフォローアップして拡張します, 提起された異議について話し合う. 最初, 簡単な要約. 放射性炭素 デート 遺物からサンプルの放射性炭素年代を決定し、その決定を真の暦年齢tの推定値に変換することが含まれます。 , 高度に非線形な検量線を使用する.
私が焦点を当てた困難を引き起こすのはこの非線形性です. 放射性炭素の測定と検量線の両方が不確実です, しかし、それらのエラーはランダムであり、実際には組み合わせることができます. キャリブレーションプログラムを使用して、放射性炭素測定から推定暦年齢確率密度関数PDFと不確実性範囲を導き出します.
私が集中した標準のキャリブレーションプログラムOxCalは、キャリブレーション期間全体にわたって均一な事前分布を使用した主観的なベイズ法を使用しています。, 単一のアーティファクトが関係する場合. 放射性炭素年代が測定誤差の影響を受けて決定される遺物の暦年の不確実性の範囲は、結果として得られる事後PDFから導き出すことができます。. それらは、累積分布関数CDF（PDFの積分）が2つの不確実性限界確率に達する値を見つける一方的な信頼区間から構築できます。 , または不確実性の範囲内の合計確率を含む最高確率密度HPD領域から.
放射性炭素年代測定とベイズ年代分析の短期コース
アレクサンドラGavryushkina, トレーシーA. ヒース, ダニエルT. 発散時間へのトータルエビデンスアプローチ デート 現存する種と化石種からの分子および形態学的データを使用して、系統発生的関係を推測します, 種の分岐時間, 単一のコヒーレントフレームワークにおける大進化パラメータ. このアプローチの現在のモデルベースの実装は、多様化と化石化のプロセスを説明するツリーの適切なモデルを欠いており、誤った結論につながる推定値を生成する可能性があります.
ベイジアンフレームワークに実装された総合的な証拠手法を提供することで、この欠点に対処します.
ダウンロード可能! 大規模なパネルデータセットに含まれる情報は、オーストリアの景気循環の歴史的な転換点を日付付けし、将来を予測するために使用されます.
分子 デート 分析により、遺伝子データから進化のタイムスケールを推定することができます, すべての種の進化の過去を調査するための前例のない能力を提供します. これらの方法では、遺伝子の変化と進化の時間との関係について推測する必要があります, しばしば「分子時計」と呼ばれます. 当初は懐疑的と見なされていましたが, 分子年代測定は現在、生物学の多くの分野で採用されています.
この幅広い取り込みは、分子進化の複雑な側面を可能にするベイズ法の開発に部分的に起因しています。, 系統間の変化率の変動など, 考慮に入れる. しかし、これを行うために, Bayesian デート methods rely on a range of assumptions about the evolutionary process, 生物学的リアリズムと経験的サポートの程度が異なります.
これらの仮定は、分子によって生成される推定値に大きな影響を与える可能性があります デート 分析. このレビューの目的は、ベイジアン分子の「ブラックボックス」を開くことです。 デート 中の機械を見てください. これらのコンポーネントについて説明します デート メソッド, 研究者が分析で下さなければならない重要な決定, 結果を解釈する際に考慮する必要のある要因.
さまざまなモデルと事前の選択が分析の結果に与える影響を説明します, これらの影響を調査する方法を提案します. ベイジアンの信頼性を向上させる可能性のあるいくつかの主要な研究の方向性について説明します デート. 私たちのレビューの目的は、ベイズ系統発生法を使用して進化速度とタイムスケールを推定するときに、研究者が情報に基づいた選択を行えるようにすることです。.
タグスペースで区切ってタグ名を入力し、Enterキーを押します. Biol Rev Camb Philos Soc.
発光年代測定のベイズ分析.
この曲線. 急速にパーティーサイトになりつつあります, ベイジアンパラダイムのベイジアンモデリングの場合. この論文のベイズ系統発生法を見る放射性炭素を提示する デート, laboratory processes and bayesian radiocarbon デート and other chrono. 放射性炭素加速器質量分析が放射性炭素年代測定である場合–この研究のサンプルは現在 62 年放射性炭素年代.
記録 26 –初期のサンプル.
毛皮貿易の時代は放射性炭素年代測定が難しい. ベイズ法がいくつかの問題を確実に解決することを示します, それらを放射性炭素年代測定に適用する.
検索フォームにスキップメインコンテンツにスキップ現在オフラインです. サイトの一部の機能が正しく機能しない場合があります. DOI: ブロムハムとS. 華とA. リッチーとD. ブロマム , S. 分子年代測定分析により、遺伝データから進化のタイムスケールを推定することができます, すべての種の進化の過去を調査するための前例のない能力を提供します. これらの方法では、遺伝子の変化と進化の時間との関係について推測する必要があります, しばしば「分子時計」と呼ばれます.
当初は懐疑的と見なされていましたが, 分子 デート 現在、生物学の多くの分野で採用されています. ヴォルタースクルーワーで見る.
