Time series approximate Bayesian computation
Time series ABC is a likelihood-free Bayesian inference method that estimates the posterior distribution of model parameters for dynamical or time-indexed systems by comparing summary statistics of simulated trajectories to those of the observed series, bypassing the need to evaluate an analytic likelihood. It is particularly valuable for complex mechanistic or stochastic models whose likelihoods are intractable.
Registro de origem
Citações copiadas literalmente do registro de origem do método. Nenhuma verificação em nível de alegação é inferida delas.
- Toni, T., Welch, D., Strelkowa, N., Ipsen, A. & Stumpf, M. P. H. (2009). Approximate Bayesian computation scheme for parameter inference and model selection in dynamical systems. Journal of the Royal Society Interface, 6(31), 187–202. · DOI 10.1098/rsif.2008.0172
- Sisson, S. A., Fan, Y. & Beaumont, M. A. (Eds.) (2018). Handbook of Approximate Bayesian Computation. CRC Press. · ISBN 978-1439881507
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.