Bayesian System Dynamics — Pravděpodobnostní odhad parametrů a šíření nejistoty v modelech SD
Bayesian System Dynamics (BSD) integruje bayesovskou statistickou inferenci s kauzálními modely typu zásob a toků (stock-and-flow). Předchozí znalosti o parametrech modelu jsou aktualizovány pomocí pozorovaných časových řad dat, aby se získaly aposteriorní distribuce, které jsou následně šířeny modelem, aby poskytly pravděpodobnostní prognózy a hodnocení politik namísto jednorázových deterministických trajektorií.
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Rahmandad, H., & Sterman, J. D. (2008). Heterogeneity and network structure in the dynamics of diffusion: Comparing agent-based and differential equation models. Management Science, 54(5), 998–1014. DOI: 10.1287/mnsc.1070.0787 ↗
- System dynamics. Wikipedia. link ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian System Dynamics — Probabilistic parameter estimation and uncertainty propagation in system dynamics models. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/simulation/bayesian-system-dynamics
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.
- Bayesovský Markovův modelSimulace↔ compare
- Bayesian Monte Carlo SimulationSimulace↔ compare
- Markovův modelSimulace↔ compare
- Simulace Monte CarloRozhodování↔ compare
- Stochastic System DynamicsSimulace↔ compare
- System DynamicsSimulace↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →