Многостепенна приближена байесова компютация
Многостепенна приближена байесова компютация (multilevel ABC) разширява байесовото заключение, базирано на симулации, към йерархично структурирани данни. Когато правдоподобието е недостъпно и наблюденията са вложени в групи, тя замества директната оценка на правдоподобието със симулации на всяко ниво на йерархията, приемайки параметрични изтегляния, чиито симулирани обобщени статистики са близки до наблюдаваните.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Източници
- Beaumont, M. A., Zhang, W., & Balding, D. J. (2002). Approximate Bayesian computation in population genetics. Genetics, 162(4), 2025–2035. DOI: 10.1093/genetics/162.4.2025 ↗
- Jasra, A., Singh, S. S., Martin, J. S., & McCoy, E. (2012). Filtering via approximate Bayesian computation. Statistics and Computing, 22(6), 1223–1237. link ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/bayesian/multilevel-approximate-bayesian-computation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Приблизително Байесово изчислениеСимулационно моделиране↔ compare
- Байесов йерархичен модел с липсващи данниБейсови методи↔ compare
- Йерархично Бейсианско заключениеБейсови методи↔ compare
- Марковски Монте Карло вериги (MCMC)Симулационно моделиране↔ compare
- Многостепенна байесова статистическа инференцияБейсови методи↔ compare
- Последователен Монте КарлоБейсови методи↔ compare
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →