ベイズ的モンテカルロシミュレーション — 事前情報に基づく確率的サンプリングによる不確実性定量化

ベイズ的モンテカルロシミュレーションは、ベイズ統計推論とモンテカルロサンプリングを統合し、複雑なモデルを通じて不確実性を伝播させる。任意の分布からサンプリングを抽出する代わりに、ベイズの定理を介して観測データと専門家の事前知識に基づいてサンプリングを条件付け、統計的に一貫性があり確率論的に解釈可能な事後分布に基づく不確実性推定値を得る。