Approksimativ Bayesiansk Beregning — Sannsynlighetsfri inferens
Approksimativ Bayesiansk Beregning (ABC) er en familie av simuleringsbaserte inferensmetoder som estimerer posteriorfordelinger uten å kreve en analytisk håndterbar sannsynlighetsfunksjon. Introdusert av Beaumont, Zhang og Balding (2002) i konteksten av populasjonsgenetikk, erstattet ABC den uhåndterlige sannsynligheten med gjentatt modellsimulering og en sammenligning av sammendragsstatistikk mellom simulerte og observerte data.
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.
+6 more
Kilder
- 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 ↗
- Sisson, S.A., Fan, Y. & Beaumont, M.A. (Eds.) (2018). Handbook of Approximate Bayesian Computation. Chapman & Hall/CRC. DOI: 10.1201/9781315117195 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 1). Approximate Bayesian Computation (ABC). ScholarGate. https://scholargate.app/no/simulation/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.
- Approksimativ Bayesiansk BeregningSimulering↔ compare
- Bayesiansk inferensStatistikk↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Simulering↔ compare
- Monte Carlo-simuleringBeslutningstaking↔ compare
- Sekvensiell Monte CarloBayesiansk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →