Приблизително Байесово изчисление — Извод без правдоподобие
Приблизителното Байесово изчисление (ABC) е семейство от методи за извод, базирани на симулации, които оценяват апостериорни разпределения, без да изискват аналитично управляема функция на правдоподобие. Въведено от Beaumont, Zhang и Balding (2002) в контекста на популационната генетика, ABC заменя не управляемото правдоподобие с многократна симулация на модела и сравнение на обобщаващи статистики между симулирани и наблюдавани данни.
Прочетете целия метод
Влезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
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 ↗
- Sisson, S.A., Fan, Y. & Beaumont, M.A. (Eds.) (2018). Handbook of Approximate Bayesian Computation. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9781315117195 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 1). Approximate Bayesian Computation (ABC). ScholarGate. https://scholargate.app/bg/simulation/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
- Байесовско заключениеСтатистика↔ compare
- Марковски Монте Карло вериги (MCMC)Симулационно моделиране↔ compare
- Монте Карло симулацияВземане на решения↔ compare
- Последователен Монте КарлоБейсови методи↔ compare
Цитиран в
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →