Calculul bayesian aproximativ — Inferență fără funcție de verosimilitate
Calculul bayesian aproximativ (ABC) este o familie de metode de inferență bazate pe simulare care estimează distribuții posterioare fără a necesita o funcție de verosimilitate analitică tractabilă. Introdus de Beaumont, Zhang și Balding (2002) în contextul geneticii populațiilor, ABC a înlocuit verosimilitatea intractabilă cu simulări repetate ale modelului și o comparație a statisticilor rezumative între datele simulate și cele observate.
Citește metoda completă
Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
Surse
- 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 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 1). Approximate Bayesian Computation (ABC). ScholarGate. https://scholargate.app/ro/simulation/approximate-bayesian-computation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Calculul bayesian aproximativSimulare↔ compare
- Inferență bayesianăStatistică↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Simulare↔ compare
- Simulare Monte CarloLuarea deciziilor↔ compare
- Monte Carlo SecvențialBayesian↔ compare
Citat de
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →