Приближенное байесовское вычисление — вероятностно-свободный вывод
Приближенное байесовское вычисление (ABC) — это семейство методов вывода на основе моделирования, которые оценивают апостериорные распределения без необходимости аналитически представимой функции правдоподобия. Введенное Бомонтом, Чжаном и Балдингом (2002) в контексте популяционной генетики, ABC заменило непредставимое правдоподобие повторным моделированием и сравнением статистик-сводных между смоделированными и наблюдаемыми данными.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+6 more
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 1). Approximate Bayesian Computation (ABC). ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Приближенное байесовское вычислениеИмитационное моделирование↔ compare
- Байесовский выводСтатистика↔ compare
- Марковские цепи Монте-Карло (MCMC)Имитационное моделирование↔ compare
- Метод Монте-КарлоПринятие решений↔ compare
- Последовательный Монте-КарлоБайесовские методы↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →