Ruimtelijke Benaderende Bayesiaanse Berekening
Ruimtelijke Benaderende Bayesiaanse Berekening (Spatial ABC) is een likelihood-vrij Bayesiaans inferentiekader voor ruimtelijke datamodellen waarvan de likelihood-functie intractabel of te duur is om te evalueren. Het trekt kandidaat-parameters uit een prior, simuleert ruimtelijk gestructureerde datasets onder die parameters, en accepteert alleen de trekkingen waarvan de gesimuleerde ruimtelijke samenvattende statistieken nauw aansluiten bij de waargenomen data, waardoor een benaderende posterior over modelparameters wordt opgebouwd.
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 ↗
- Diggle, P. J., & Gratton, R. J. (1984). Monte Carlo methods of inference for implicit statistical models. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 46(2), 193–212. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1984.tb01290.x ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/bayesian/spatial-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
- Sequentiële Monte CarloBayesiaanse statistiek↔ compare
- Ruimtelijke Bayesiaanse InferentieBayesiaanse statistiek↔ compare
- Ruimtelijke MCMCBayesiaanse statistiek↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →