Bayesiánus ágensalapú modellezés — Komplex szimulációk kalibrálása bayesi következtetéssel
A bayesiánus ágensalapú modellezés (Bayesian Agent-Based Modeling, Bayesian ABM) a bayesi statisztikai következtetést integrálja az ágensalapú szimulációval a modellparaméterek kalibrálása és a bizonytalanság számszerűsítése céljából. Ahelyett, hogy az ágensek szabályait és paramétereit feltételezésekkel rögzítené, ez a megközelítés az ismeretlen paramétereket valószínűségi eloszlásokként kezeli, és szisztematikusan frissíti azokat a megfigyelt adatok alapján, így egy teljes poszterior eloszlást eredményez a valószínűsíthető modellkonfigurációkról.
A teljes módszer elolvasása
Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Források
- Sunnaker, M., Busetto, A. G., Numminen, E., Corander, J., Foll, M., Dessimoz, C. (2013). Approximate Bayesian Computation. PLOS Computational Biology, 9(1), e1002803. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002803 ↗
- Grazzini, J., Richiardi, M. (2015). Estimation of agent-based models by simulated minimum distance. Journal of Economic Dynamics and Control, 51, 148-165. DOI: 10.1016/j.jedc.2014.10.006 ↗
Hogyan hivatkozzon erre az oldalra
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Agent-Based Modeling — Parameter Estimation and Uncertainty Quantification for Agent-Based Models. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/simulation/bayesian-agent-based-modeling
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.
- Ügynökalapú modellezés (ABM)Szimuláció↔ compare
- Approximate Bayesian ComputationSzimuláció↔ compare
- Bayes-féle Markov-modellSzimuláció↔ compare
- Bayesian MicrosimulationSzimuláció↔ compare
- MONTE-CARLO-SIMULATIONDöntéshozatal↔ compare
Hivatkozik rá
Hibát talált ezen az oldalon? Jelentse, vagy javasoljon javítást →