Approximate Bayesian Computation med mätfel
Approximate Bayesian Computation med mätfel (ABC-ME) utvidgar det vanliga ramverket för sannolikhetsfri ABC (likelihood-free framework) till situationer där observerad data är behäftad med brus eller oprecis registrering. Genom att explicit inkludera en kärna för mätfel i acceptanssteget, riktar ABC-ME in sig på den korrekta posteriorfördelningen över modellparametrar även när den verkliga datagenererande processen inte kan observeras direkt.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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 ↗
- Beaumont, M. A. (2010). Approximate Bayesian computation in evolution and ecology. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 41, 379-406. DOI: 10.1146/annurev-ecolsys-102209-144621 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Approximate Bayesian Computation with Measurement Error. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/bayesian/approximate-bayesian-computation-with-measurement-error
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.
- Approximativ Bayesiansk BeräkningSimulering↔ compare
- Bayesiansk inferens med mätfelBayesiansk statistik↔ compare
- MCMC med mätfelBayesiansk statistik↔ compare
- Partikelfilter (sekventiell Monte Carlo)Bayesiansk statistik↔ compare
- Sekventiell Monte CarloBayesiansk statistik↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →