Approximate Bayesian Computation
Approximate Bayesian Computation (ABC) is a family of simulation-based inference methods that estimate posterior distributions without requiring an analytically tractable likelihood function. Introduced by Beaumont, Zhang and Balding (2002) in the context of population genetics, ABC replaced the intractable likelihood with repeated model simulation and a comparison of summary statistics between simulated and observed data.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- 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
Alegações curadas
Alegações persistidas no livro-razão de evidências, cada uma com sua própria avaliação.
Esta visualização não inventa uma avaliação de alegação quando o livro-razão não a possui.
Métodos relacionados
Gerado a partir do grafo de métodos e mostrado como relações sugeridas por máquina — nenhuma alegação de evidência é inferida.