Spatial Approximate Bayesian Computation
Spatial Approximate Bayesian Computation (Spatial ABC) is a likelihood-free Bayesian inference framework for spatial data models whose likelihood function is intractable or too expensive to evaluate. It draws candidate parameters from a prior, simulates spatially structured datasets under those parameters, and accepts only the draws whose simulated spatial summary statistics closely match the observed data, thereby building an approximate posterior over model parameters.
Bronrecord
Citaten letterlijk overgenomen uit het bronrecord van de methode. Hieruit wordt geen verificatie op claimniveau afgeleid.
- 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
Gecureerde claims
Claims opgeslagen in het bewijsregister, elk met zijn eigen beoordeling.
Deze weergave verzint geen claimbeoordeling als het register er geen heeft.
Gerelateerde methoden
Gegenereerd uit de methodegraaf en getoond als machinaal voorgestelde relaties — er wordt geen bewijsclaim afgeleid.