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Modellazione Bayesiana Basata su Agenti — Calibrazione di Simulazioni Complesse con Inferenza Bayesiana

La Modellazione Bayesiana Basata su Agenti integra l'inferenza statistica Bayesiana con la simulazione basata su agenti per calibrare i parametri del modello e quantificare l'incertezza. Invece di fissare le regole degli agenti e i parametri per assunzione, questo approccio tratta i parametri sconosciuti come distribuzioni di probabilità e li aggiorna sistematicamente rispetto ai dati osservati, producendo una distribuzione a posteriori completa sulle configurazioni plausibili del modello.

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Fonti

  1. 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
  2. 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

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Agent-Based Modeling — Parameter Estimation and Uncertainty Quantification for Agent-Based Models. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/bayesian-agent-based-modeling

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Citato da

ScholarGateBayesian Agent-Based Modeling (Bayesian Agent-Based Modeling — Parameter Estimation and Uncertainty Quantification for Agent-Based Models). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/simulation/bayesian-agent-based-modeling · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026