Simulazione Monte Carlo Bayesiana — Campionamento stocastico informato da prior per la quantificazione dell'incertezza
La Simulazione Monte Carlo Bayesiana integra l'inferenza statistica bayesiana con il campionamento Monte Carlo per propagare l'incertezza attraverso modelli complessi. Invece di estrarre campioni da distribuzioni arbitrarie, condiziona il campionamento ai dati osservati e alla conoscenza a priori degli esperti tramite il teorema di Bayes, producendo stime di incertezza basate sulla posteriore che sono sia statisticamente coerenti che interpretabili in termini probabilistici.
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Fonti
- O'Hagan, A., Buck, C. E., Daneshkhah, A., Eiser, J. R., Garthwaite, P. H., Jenkinson, D. J., Oakley, J. E., & Rakow, T. (2006). Uncertain Judgements: Eliciting Experts' Probabilities. Wiley. ISBN: 9780470029992
- O'Hagan, A. (1987). Monte Carlo is fundamentally unsound. The Statistician, 36(2-3), 247-249. DOI: 10.2307/2348519 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Monte Carlo Simulation — Prior-informed stochastic sampling for uncertainty quantification. ScholarGate. https://scholargate.app/it/simulation/bayesian-monte-carlo-simulation
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- Dinamica dei Sistemi BayesianaSimulazione↔ compare
- Catena di Markov Monte Carlo (MCMC)Simulazione↔ compare
- Simulazione Monte CarloProcesso decisionale↔ compare
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