Cálculo Bayesiano Aproximado con Error de Medición
El Cálculo Bayesiano Aproximado con error de medición (ABC-ME) extiende el marco estándar de ABC sin verosimilitud a entornos donde los datos observados son ruidosos o se registran de forma imprecisa. Al incorporar explícitamente un núcleo de error de medición en el paso de aceptación, ABC-ME se dirige a la verosimilitud posterior correcta sobre los parámetros del modelo, incluso cuando el proceso real de generación de datos no se puede observar directamente.
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Fuentes
- Wilkinson, R. D. (2013). Approximate Bayesian computation (ABC) gives exact results under the assumption of model error. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 12(2), 129-141. DOI: 10.1515/sagmb-2013-0010 ↗
- Beaumont, M. A. (2010). Approximate Bayesian computation in evolution and ecology. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 41, 379-406. DOI: 10.1146/annurev-ecolsys-102209-144621 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/es/bayesian/approximate-bayesian-computation-with-measurement-error
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