Approksimativ Bayesiansk Beregning — Sandsynligheds-fri Inferens
Approksimativ Bayesiansk Beregning (ABC) er en familie af simulationsbaserede inferensmetoder, der estimerer posteriorfordelinger uden at kræve en analytisk håndterbar sandsynlighedsfunktion. Introduceret af Beaumont, Zhang og Balding (2002) inden for populationsgenetik erstattede ABC den uhåndterbare sandsynlighed med gentagen modelsimulering og en sammenligning af opsummerende statistikker mellem simulerede og observerede data.
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.
+6 more
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 ↗
- Sisson, S.A., Fan, Y. & Beaumont, M.A. (Eds.) (2018). Handbook of Approximate Bayesian Computation. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9781315117195 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 1). Approximate Bayesian Computation (ABC). ScholarGate. https://scholargate.app/da/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.
- Approksimativ Bayesiansk BeregningSimulering↔ compare
- Bayesiansk inferensStatistik↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Simulering↔ compare
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstagning↔ compare
- Sekventiel Monte CarloBayesiansk↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →