Computación Bayesiana Aproximada — Inferencia sin Verosimilitud

La Computación Bayesiana Aproximada (ABC, por sus siglas en inglés) es una familia de métodos de inferencia basados en simulación que estiman distribuciones posteriores sin requerir una función de verosimilitud analíticamente tratable. Introducida por Beaumont, Zhang y Balding (2002) en el contexto de la genética de poblaciones, ABC reemplazó la verosimilitud intratable con simulación repetida del modelo y una comparación de estadísticas resumen entre los datos simulados y los observados.