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學術活動

咖啡沙龍第二百二十八期——混合的寬松鐘模型應用于鳥類支端定年研究

發表日期:2021-12-21來源:放大 縮小

  講座題目:混合的寬松鐘模型應用于鳥類支端定年研究

  報告人:張馳,中科院古脊椎所

  時間:20211227日(星期一)下午14:00 – 15:00

  地點:首建金融中心9層會議室

  線上:騰訊會議:580-864-419   

  摘要:張馳介紹一個新開發的混合寬松鐘模型 (relaxed clock model),用于貝葉斯支端定年 (Bayesian tip dating) 分析。該模型改善了中生代鳥類的分異時間和演化速率的估計。 

  在貝葉斯統計學中,模型選擇 (model selection) 和模型平均 (model averaging) 是比較模型相對適合度的方法。模型選擇通過估算每個模型的邊際似然值 (marginal likelihood),然后用它們來計算貝葉斯因子 (Bayes factor),從而決定哪個模型最匹配數據。模型平均則通過可逆跳躍馬爾可夫鏈蒙特卡羅 (reversible-jump Markov chain Monte Carlo [rjMCMC]) 算法在各個模型間轉換,同時估計每個模型的后驗概率以及對應模型中參數的后驗概率。 

  張馳設計了一個rjMCMC算法用于平均 獨立對數正態分布 (ILN) 和獨立伽馬分布 (IGR) 這兩個寬松鐘模型。該算法利用兩個模型假設的相似性,通過直接匹配模型間樹枝上的速率,并線性匹配模型間分布的方差,來實現模型的跳躍。在估計ILNIGR的后驗概率的同時,該模型平均方法也估計了分異時間和演化速率。 

  rjMCMC算法被用于分析中生代鳥類的形態特征矩陣,運用貝葉斯支端定年法估計分異時間和演化速率。和先前使用白噪音 (WN) 寬松鐘模型的分析 (Zhang and Wang 2019) 相比,平均化ILNIGR模型能夠提高分異時間和演化速率的估計精度。模型比較的結果表明,ILN模型比IGR模型更適配數據 (后驗概率Pr[ILN] = 0.6),并遠優于ALN模型。進一步地,通過對特征矩陣按照不同骨骼部位進行分區,該分模塊的模型平均方法得到和未分模塊的分析一致的分異時間估計,一致性好于使用WN模型的結果。 

  本次報告介紹的成果以Selecting and averaging relaxed clock models in Bayesian tip dating of Mesozoic birds為題發表于Paleobiology (DOI: 10.1017/pab.2021.42)。
附件:
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