Rumlig Approksimativ Bayesiansk Beregning
Rumlig Approksimativ Bayesiansk Beregning (Rumlig ABC) er et likelihood-fri Bayesiansk inferens-framework for rumlige datamodeller, hvis likelihood-funktion er intraktaabel eller for dyr at evaluere. Det trækker kandidatparametre fra en prior, simulerer rumligt strukturerede datasæt under disse parametre og accepterer kun de træk, hvis simulerede rumlige summeringsstatistikker tæt matcher de observerede data, og derved opbygger en approksimativ posterior over modelparametre.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
- Diggle, P. J., & Gratton, R. J. (1984). Monte Carlo methods of inference for implicit statistical models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 46(2), 193–212. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1984.tb01290.x ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/da/bayesian/spatial-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.
- Approksimativ Bayesiansk BeregningSimulering↔ compare
- Sekventiel Monte CarloBayesiansk↔ compare
- Rumslig Bayesiansk InferensBayesiansk↔ compare
- Spatial MCMCBayesiansk↔ compare
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →