Multilevel Approximate Bayesian Computation
Multilevel Approximate Bayesian Computation (multilevel ABC) breidt simulatiegebaseerde Bayesiaanse inferentie uit naar hiërarchisch gestructureerde data. Wanneer de likelihood onhandelbaar is en observaties genest zijn binnen groepen, vervangt het de directe likelihood-evaluatie door simulaties op elk niveau van de hiërarchie, waarbij parameterwaarden worden geaccepteerd waarvan de gesimuleerde samenvattende statistieken dicht bij de waargenomen liggen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Beaumont, M. A., Zhang, W., & Balding, D. J. (2002). Approximate Bayesian computation in population genetics. Genetics, 162(4), 2025–2035. DOI: 10.1093/genetics/162.4.2025 ↗
- Jasra, A., Singh, S. S., Martin, J. S., & McCoy, E. (2012). Filtering via approximate Bayesian computation. Statistics and Computing, 22(6), 1223–1237. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/bayesian/multilevel-approximate-bayesian-computation
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.
- Approximate Bayesian ComputationSimulatie↔ compare
- Bayesiaans hiërarchisch model met ontbrekende dataBayesiaanse statistiek↔ compare
- Hiërarchische Bayesiaanse InferentieBayesiaanse statistiek↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Simulatie↔ compare
- Multilevel Bayesiaanse InferentieBayesiaanse statistiek↔ compare
- Sequentiële Monte CarloBayesiaanse statistiek↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →