Computação Bayesiana Robusta Aproximada
A Computação Bayesiana Robusta Aproximada (Robust ABC) estende a Computação Bayesiana Aproximada (ABC) padrão para lidar com valores atípicos (outliers), especificação incorreta do modelo e sensibilidade à escolha de estatísticas resumidas. Ao substituir medidas de distância convencionais por alternativas robustas — como escores compostos, estatísticas podadas (trimmed) ou verossimilhanças sintéticas — ela protege a inferência posterior de ser distorcida por observações atípicas ou por um simulador imperfeito.
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Fontes
- Ruli, E., Sartori, N. & Ventura, L. (2016). Approximate Bayesian computation with composite score functions. Statistics and Computing, 26(3), 679–692. DOI: 10.1007/s11222-015-9551-z ↗
- Frazier, D. T., Drovandi, C. & Nott, D. J. (2020). Robust Approximate Bayesian Inference with Synthetic Likelihood. Journal of Computational and Graphical Statistics, 30(4), 958–976. DOI: 10.1080/10618600.2021.1875839 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bayesian/robust-approximate-bayesian-computation
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