Multilevel Approximate Bayesian Computation
Multilevel Approximate Bayesian Computation (multilevel ABC) utökar simuleringsbaserad Bayesiansk inferens till hierarkiskt strukturerade data. När sannolikhetsfunktionen är intractable och observationer är nästlade inom grupper, ersätter den direkt utvärdering av sannolikhetsfunktionen med simuleringar på varje nivå i hierarkin, och accepterar parameterdrag vars simulerade sammanfattande statistik är nära de observerade.
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
- 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 ↗
- Jasra, A., Singh, S. S., Martin, J. S., & McCoy, E. (2012). Filtering via approximate Bayesian computation. Statistics and Computing, 22(6), 1223–1237. link ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Multilevel Approximate Bayesian Computation. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/bayesian/multilevel-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.
- Approximativ Bayesiansk BeräkningSimulering↔ compare
- Bayesiansk hierarkisk modell med saknade dataBayesiansk statistik↔ compare
- Hierarkisk Bayesiansk inferensBayesiansk statistik↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Simulering↔ compare
- Bayesiansk inferens på flera nivåerBayesiansk statistik↔ compare
- Sekventiell Monte CarloBayesiansk statistik↔ compare
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →