ScholarGate
Ассистент
Bayesian methodsBayesian / computational

Приближенное байесовское вычисление для временных рядов

ABC для временных рядов — это байесовский метод вывода без правдоподобия, который оценивает апостериорное распределение параметров модели для динамических систем или систем, индексированных по времени, путем сравнения статистик, полученных из симулированных траекторий, со статистиками наблюдаемых рядов, обходя необходимость вычисления аналитического правдоподобия. Этот метод особенно ценен для сложных механистических или стохастических моделей, для которых правдоподобие не поддается вычислению.

Открыть в MethodMindСкороВидеоСкороDownload slides

Читать метод полностью

Только для участников

Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.

Войти

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Источники

  1. 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
  2. Sisson, S. A., Fan, Y. & Beaumont, M. A. (Eds.) (2018). Handbook of Approximate Bayesian Computation. CRC Press. ISBN: 978-1439881507

Как цитировать эту страницу

ScholarGate. (2026, June 3). Time Series Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/bayesian/time-series-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.

Compare side by side
ScholarGateTime series approximate Bayesian computation (Time Series Approximate Bayesian Computation). Получено 2026-06-15 из https://scholargate.app/ru/bayesian/time-series-approximate-bayesian-computation · Набор данных: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026