Räumliche Approximate Bayesian Computation

Räumliche Approximate Bayesian Computation (Spatial ABC) ist ein likelihood-freies Framework für Bayes'sche Inferenz bei räumlichen Datenmodellen, deren Likelihood-Funktion intraktabel oder zu teuer zu evaluieren ist. Es zieht Kandidatenparameter aus einer Prior-Verteilung, simuliert räumlich strukturierte Datensätze unter diesen Parametern und akzeptiert nur die Ziehungen, deren simulierte räumliche zusammenfassende Statistiken eng mit den beobachteten Daten übereinstimmen, wodurch eine approximative Posterior-Verteilung über die Modellparameter aufgebaut wird.