Bayesiansk agentbaserad modellering — Kalibrering av komplexa simuleringar med Bayesiansk inferens
Bayesiansk agentbaserad modellering (Bayesian ABM) integrerar Bayesiansk statistisk inferens med agentbaserad simulering för att kalibrera modellparametrar och kvantifiera osäkerhet. Istället för att fixera agentregler och parametrar genom antaganden, behandlar detta angreppssätt okända parametrar som sannolikhetsfördelningar och uppdaterar dem systematiskt mot observerade data, vilket ger en fullständig posterior över rimliga modellkonfigurationer.
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
- Sunnaker, M., Busetto, A. G., Numminen, E., Corander, J., Foll, M., Dessimoz, C. (2013). Approximate Bayesian Computation. PLOS Computational Biology, 9(1), e1002803. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002803 ↗
- Grazzini, J., Richiardi, M. (2015). Estimation of agent-based models by simulated minimum distance. Journal of Economic Dynamics and Control, 51, 148-165. DOI: 10.1016/j.jedc.2014.10.006 ↗
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Agent-Based Modeling — Parameter Estimation and Uncertainty Quantification for Agent-Based Models. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/simulation/bayesian-agent-based-modeling
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.
- Agent-Based Modeling (ABM)Simulering↔ compare
- Approximativ Bayesiansk BeräkningSimulering↔ compare
- Bayesiansk MarkovmodellSimulering↔ compare
- Bayesiansk mikrosimuleringSimulering↔ compare
- MontecarlosimuleringBeslutsfattande↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →