Approximate Bayesian Computation med Målefeil
Approximate Bayesian Computation med målefeil (ABC-ME) utvider det standard ABC-rammeverket uten likelihood til innstillinger der observerte data i seg selv er støyende eller unøyaktig registrert. Ved eksplisitt å inkludere en målefeilskjerne i aksepttrinnet, retter ABC-ME seg mot den korrekte posteriorfordelingen over modellparametere selv når den sanne datagenererende prosessen ikke kan observeres direkte.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Wilkinson, R. D. (2013). Approximate Bayesian computation (ABC) gives exact results under the assumption of model error. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 12(2), 129-141. DOI: 10.1515/sagmb-2013-0010 ↗
- Beaumont, M. A. (2010). Approximate Bayesian computation in evolution and ecology. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 41, 379-406. DOI: 10.1146/annurev-ecolsys-102209-144621 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/no/bayesian/approximate-bayesian-computation-with-measurement-error
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.
- Approksimativ Bayesiansk BeregningSimulering↔ compare
- Bayesiansk inferens med målefeilBayesiansk↔ compare
- MCMC med målefeilBayesiansk↔ compare
- Partikkelfilter (sekvensiell Monte Carlo)Bayesiansk↔ compare
- Sekvensiell Monte CarloBayesiansk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →