Process / pipeline

Computació bayesiana aproximada — Inferència sense versemblança

La Computació Bayesiana Aproximada (ABC) és una família de mètodes d'inferència basats en simulació que estimen distribucions posteriors sense requerir una funció de versemblança analíticament tractable. Introduïda per Beaumont, Zhang i Balding (2002) en el context de la genètica de poblacions, l'ABC va substituir la versemblança intractable per la simulació repetida del model i una comparació d'estadístics resum entre dades simulades i observades.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+6 more

Fonts

  1. 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
  2. Sisson, S.A., Fan, Y. & Beaumont, M.A. (Eds.) (2018). Handbook of Approximate Bayesian Computation. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9781315117195

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Approximate Bayesian Computation (ABC). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/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.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateApproximate Bayesian Computation (Approximate Bayesian Computation (ABC)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/simulation/approximate-bayesian-computation · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026