Computação Bayesiana Aproximada Espacial
Computação Bayesiana Aproximada Espacial (Spatial ABC) é um arcabouço de inferência Bayesiana livre de verossimilhança para modelos de dados espaciais cuja função de verossimilhança é intratável ou muito custosa de avaliar. Ele extrai parâmetros candidatos de um prior, simula conjuntos de dados espacialmente estruturados sob esses parâmetros e aceita apenas as extrações cujas estatísticas de resumo espacial simuladas se aproximam intimamente dos dados observados, construindo assim um posterior aproximado sobre os parâmetros do modelo.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/bayesian/spatial-approximate-bayesian-computation
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