Hierarchické približné Bayesovské počítanie
Hierarchické ABC je metóda Bayesovského usudzovania bez potreby funkcie vierohodnosti (likelihood-free), navrhnutá pre viacúrovňové dátové štruktúry, v ktorých sú parametre na individuálnej úrovni samy osebe čerpané z distribúcie na úrovni populácie. Kombináciou simulačného odmietacieho vzorkovania s hierarchickým združovaním (pooling) rekonštruuje posteriórne distribúcie v rámci skupín aj medzi skupinami bez potreby analyticky spracovateľnej funkcie vierohodnosti.
Prečítať celú metódu
Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- Toni, T. & Stumpf, M. P. H. (2010). Simulation-based model selection for dynamical systems in systems and population biology. Bioinformatics, 26(1), 104–110. DOI: 10.1093/bioinformatics/btp619 ↗
- Wilkinson, R. D. (2013). Approximate Bayesian computation (ABC) gives exact results under the assumption of model error. Statistical Applications in Genetics and Molecular Biology, 12(2), 129–141. DOI: 10.1515/sagmb-2013-0010 ↗
Ako citovať túto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Hierarchical Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/bayesian/hierarchical-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.
- Aproximačná Bayesovská výpočtová technikaSimulácia↔ compare
- Hierarchické Bayesovské usudzovanieBayesovské metódy↔ compare
- Hierarchické Markovove reťazcové Monte CarloBayesovské metódy↔ compare
- Sekvenčné Monte CarloBayesovské metódy↔ compare
Našli ste na tejto stránke chybu? Nahláste ju alebo navrhnite opravu →