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乔治·卡拉巴索斯；法布里奇奥·雷森

ABC方法的近似似然观点。 （英语） Zbl 1391.60003号

统计调查。 12, 66-104 (2018).
摘要：我们生活在大数据时代，因为当前的技术和网络允许轻松而常规地收集不同学科的数据集。贝叶斯统计提供了一种灵活的建模方法，对于描述这些数据集的复杂性具有吸引力。由于样本量大、参数多或函数复杂，这些模型往往表现出难以处理的似然函数。近似贝叶斯计算（ABC）方法为使用由难处理的似然函数定义的贝叶斯模型进行统计推断提供了类似的无障碍方法。关于ABC方法的大量文献产生了一种需要，即回顾和联系所有ABC方法，以便科学家能够更容易地理解和应用它们进行自己的工作。本文从近似似然理论的角度对所有ABC方法进行了统一的回顾、一般表示和分类。这阐明了ABC方法的特点、关联、组合、改进以及在未来研究中的应用。然后概述了ABC未来可能的研究。

引用于10文件

MSC公司：

60-08 概率论相关问题的计算方法
2015年1月62日 贝叶斯推断
62G05型 非参数估计

关键词：

近似贝叶斯计算；近似似然；经验似然；自举可能性

软件：

ABC-SubSim公司；ABC工具箱；DIYABC公司；宇宙实验室；ABrox公司；微软ABC；SimCoal系列；SDE工具箱；梦想；一个样品；abc-码；CosmoMC公司；美国广播公司；abc工具；abcpmc公司；DR-ABC公司；肾上腺素；克；GPS-ABC公司；美国广播公司无线电频率；AABC公司；流行ABC；ABC-SysBio公司；CosmoPMC公司；EasyABC公司；拒绝器；天文ABC；epiABC公司；msBayes（贝叶斯）；辛利克；棱镜
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\textit{G.Karabatsos}和\textit{F.Leisen}，Stat.Surv。12、66-104（2018；Zbl 1391.60003）
全文： 内政部 arXiv公司 欧几里得

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