ScholarGate
Asisten
Bayesian methodsBayesian / computational

Perhitungan Bayesian Aproksimatif dengan Kesalahan Pengukuran

Perhitungan Bayesian Aproksimatif dengan kesalahan pengukuran (ABC-ME) memperluas kerangka kerja standar ABC tanpa kemungkinan (likelihood-free) ke pengaturan di mana data yang diamati itu sendiri berisik atau dicatat secara tidak tepat. Dengan secara eksplisit memasukkan kernel kesalahan pengukuran ke dalam langkah penerimaan, ABC-ME menargetkan posterior yang benar atas parameter model bahkan ketika proses pembangkitan data yang sebenarnya tidak dapat diamati secara langsung.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. 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
  2. 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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/id/bayesian/approximate-bayesian-computation-with-measurement-error

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.

Compare side by side

Dirujuk oleh

ScholarGateApproximate Bayesian Computation with Measurement Error (Approximate Bayesian Computation with Measurement Error). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/bayesian/approximate-bayesian-computation-with-measurement-error · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026