Computación Bayesiana Aproximada Espacial
La Computación Bayesiana Aproximada Espacial (Spatial ABC) es un marco de inferencia bayesiana libre de verosimilitud para modelos de datos espaciales cuya función de verosimilitud es intratable o demasiado costosa de evaluar. Dibuja parámetros candidatos de una distribución previa, simula conjuntos de datos espacialmente estructurados bajo esos parámetros y acepta solo los sorteos cuyas estadísticas resumen espaciales simuladas coinciden estrechamente con los datos observados, construyendo así una posterior aproximada sobre los parámetros del modelo.
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/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.
- Computación Bayesiana AproximadaSimulación↔ compare
- Monte Carlo SecuencialBayesiano↔ compare
- Inferencia Bayesiana EspacialBayesiano↔ compare
- MCMC espacialBayesiano↔ compare
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →