Modelagem Bayesiana Baseada em Agentes — Calibração de Simulações Complexas com Inferência Bayesiana
Modelagem Bayesiana Baseada em Agentes (Bayesian ABM) integra inferência estatística Bayesiana com simulação baseada em agentes para calibrar parâmetros do modelo e quantificar incertezas. Em vez de fixar regras e parâmetros de agentes por suposição, esta abordagem trata parâmetros desconhecidos como distribuições de probabilidade e os atualiza sistematicamente contra dados observados, gerando uma distribuição posterior completa sobre configurações plausíveis do modelo.
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Fontes
- Sunnaker, M., Busetto, A. G., Numminen, E., Corander, J., Foll, M., Dessimoz, C. (2013). Approximate Bayesian Computation. PLOS Computational Biology, 9(1), e1002803. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002803 ↗
- Grazzini, J., Richiardi, M. (2015). Estimation of agent-based models by simulated minimum distance. Journal of Economic Dynamics and Control, 51, 148-165. DOI: 10.1016/j.jedc.2014.10.006 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Agent-Based Modeling — Parameter Estimation and Uncertainty Quantification for Agent-Based Models. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/simulation/bayesian-agent-based-modeling
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- Computação Bayesiana AproximadaSimulação↔ compare
- Modelo Bayesiano de MarkovSimulação↔ compare
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- Simulação de Monte CarloTomada de decisão↔ compare
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