Bayesian Agent-Based Modeling — Calibrating Complex Simulations with Bayesian Inference
Bayesian Agent-Based Modeling integrē Bajesas statistiskās inferences metodes ar aģentu balstītu simulāciju, lai kalibrētu modeļa parametrus un kvantificētu nenoteiktību. Tā vietā, lai aģentu noteikumus un parametrus fiksētu ar pieņēmumu palīdzību, šī pieeja nezināmus parametrus aplūko kā varbūtības sadalījumus un sistemātiski tos atjaunina, salīdzinot ar novērotajiem datiem, tādējādi iegūstot pilnu posterioru pār ticamām modeļa konfigurācijām.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Agent-Based Modeling — Parameter Estimation and Uncertainty Quantification for Agent-Based Models. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Aģentu modelēšana (ABM)Simulācija↔ compare
- Aproksimatīvā Bayesian aprēķināšanaSimulācija↔ compare
- Bayesiešu Markovas modelisSimulācija↔ compare
- Björiešu mikrosimulācijaSimulācija↔ compare
- Monte Carlo simulācijaLēmumu pieņemšana↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →