This HTML5 document contains 126 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dbpedia-dehttp://de.dbpedia.org/resource/
n16http://www.sumsar.net/blog/2014/10/tiny-data-and-the-socks-of-karl-broman/
dcthttp://purl.org/dc/terms/
yago-reshttp://yago-knowledge.org/resource/
n26https://archive.today/20130219204330/http:/www.cmpg.iee.unibe.ch/content/softwares__services/computer_programs/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
n13http://dbpedia.org/resource/File:
n21http://darrenjw.wordpress.com/2013/03/31/introduction-to-approximate-bayesian-computation-abc/
n17https://web.archive.org/web/20100429043632/http:/www.etoology.net/index.php/software/genetics/
n20https://global.dbpedia.org/id/
n35https://web.archive.org/web/20130425104634/http:/compbio.igc.gulbenkian.pt/pcg/
yagohttp://dbpedia.org/class/yago/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
n25https://cran.r-project.org/web/packages/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
n15http://github.com/icb-dcm/
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
n9http://msbayes.sourceforge.net/
n22https://code.google.com/p/popabc/
n36http://
n7http://www1.montpellier.inra.fr/CBGP/diyabc/
n29http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n33https://elfi.readthedocs.io/en/latest/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
n12https://abcpy.readthedocs.io/en/latest/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
dbphttp://dbpedia.org/property/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n32http://www.theosysbio.bio.ic.ac.uk/resources/
n24https://cran.r-project.org/web/packages/EasyABC/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:Approximate_Bayesian_computation
rdf:type
yago:Abstraction100002137 yago:Cognition100023271 yago:PsychologicalFeature100023100 yago:Thinking105770926 yago:WikicatStatisticalApproximations yago:Estimate105803379 yago:HigherCognitiveProcess105770664 yago:Process105701363 yago:Calculation105802185 yago:ProblemSolving105796750
rdfs:label
Approximate Bayesian Computation Приблизне баєсове обчислення Approximate Bayesian computation
rdfs:comment
Прибли́зне ба́єсове обчи́слення (ПБО, англ. Approximate Bayesian computation, ABC) складає клас , що беруть свої корені з баєсової статистики. В усіх методах статистичного висновування на основі моделей центральне значення має функція правдоподібності, оскільки вона виражає ймовірність спостережуваних даних згідно певної статистичної моделі, і таким чином кількісно оцінює дані, що підтримують певні значення параметрів та обирання серед різних моделей. Для простих моделей формулу функції правдоподібності зазвичай може бути виведено аналітично. Однак для складніших моделей аналітична формула може бути невиразною, або оцінка функції правдоподібності може бути дуже витратною обчислювально. Approximate Bayesian Computation (engl., zu dt. "Approximative Bayessche Berechnung", abgekürzt ABC) stellt eine Klasse von Berechnungsmethoden in der Bayesschen Statistik dar. In der modellbasierten statistischen Inferenz ist die Likelihood-Funktion von zentraler Bedeutung, da sie die Wahrscheinlichkeit der beobachteten Daten unter einem bestimmten statistischen Modell ausdrückt und somit die Unterstützung quantifiziert, die Daten Parametern und Modellen geben. Für einfache Modelle kann oft eine analytische Formel für die Likelihood-Funktion abgeleitet werden. Bei komplexeren Modellen kann eine analytische Form jedoch schwer zu finden oder aufwändig auszuwerten sein. Approximate Bayesian computation (ABC) constitutes a class of computational methods rooted in Bayesian statistics that can be used to estimate the posterior distributions of model parameters. In all model-based statistical inference, the likelihood function is of central importance, since it expresses the probability of the observed data under a particular statistical model, and thus quantifies the support data lend to particular values of parameters and to choices among different models. For simple models, an analytical formula for the likelihood function can typically be derived. However, for more complex models, an analytical formula might be elusive or the likelihood function might be computationally very costly to evaluate.
foaf:depiction
n29:A_dynamic_bistable_hidden_Markov_model.svg n29:Approximate_Bayesian_Computation_example.svg n29:Approximate_Bayesian_computation_conceptual_overview.svg
dct:subject
dbc:Bayesian_statistics dbc:Statistical_approximations
dbo:wikiPageID
11864519
dbo:wikiPageRevisionID
1120342549
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Most_recent_common_ancestor dbr:Conditional_probability dbr:PyMC dbr:Viterbi_algorithm dbr:Drosophila_melanogaster dbr:Computational_science dbr:Summary_statistics dbr:Radio_propagation dbr:Donald_Rubin dbr:Metropolis–Hastings_algorithm dbr:Posterior_probability dbr:Sonic_hedgehog_(protein) dbr:Prior_distribution dbc:Bayesian_statistics dbr:Probability dbr:Jonathan_K._Pritchard dbr:Euclidean_distance dbr:Particle_filter n13:Approximate_Bayesian_Computation_example.svg n13:Approximate_Bayesian_computation_conceptual_overview.svg dbr:Sufficient_statistic dbr:Quincunx dbr:Marginal_likelihood dbr:Phylogeography dbc:Statistical_approximations dbr:Exponential_family dbr:Hidden_Markov_model dbr:Bayes_factor dbr:Statistical_inference dbr:Systems_biology dbr:Bistability dbr:Entropy_(statistical_thermodynamics) n13:A_dynamic_bistable_hidden_Markov_model.svg dbr:Biology dbr:Cross-validation_(statistics) dbr:Bayesian_statistics dbr:Markov_chain_Monte_Carlo dbr:Thought_experiment dbr:Bayes'_theorem dbr:Principle_of_indifference dbr:Cell_signaling dbr:Francis_Galton dbr:Peter_Diggle dbr:Estimation_Theory dbr:Partial_least_squares_regression dbr:Empirical_Bayes dbr:Computationally_expensive dbr:Credible_interval dbr:Likelihood dbr:Ecology dbr:Method_of_moments_(statistics) dbr:Curse_of_dimensionality dbr:Simon_Tavaré dbr:Heuristic_(computer_science) dbr:Population_genetics dbr:Bayesian_model_comparison dbr:Multilevel_model dbr:Prior_probability dbr:Metric_(mathematics) dbr:Principle_of_maximum_entropy dbr:Predictive_analytics dbr:Epidemiology dbr:Heuristic dbr:Activation dbr:Intractability_(complexity) dbr:Normalizing_constant dbr:Non-equilibrium_thermodynamics dbr:Model_selection dbr:Statistical_model dbr:Richard_Gratton
dbo:wikiPageExternalLink
n7: n9: n12: n15:pyabc n16:%7C n17:112-abc4f.html n21:%7C n22: n24:index.html n25:abc n26:abctoolbox n32:abc-sysbio n33: n35:pcg_software.html%232BAD n36:genomics.jun.alaska.edu
owl:sameAs
dbpedia-uk:Приблизне_баєсове_обчислення yago-res:Approximate_Bayesian_computation n20:212PG wikidata:Q21045424 dbpedia-de:Approximate_Bayesian_Computation freebase:m.02rw1k1
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Reflist dbt:Academic_peer_reviewed dbt:Bayesian_statistics dbt:Short_description dbt:Cite_web
dbo:thumbnail
n29:Approximate_Bayesian_computation_conceptual_overview.svg?width=300
dbo:abstract
Прибли́зне ба́єсове обчи́слення (ПБО, англ. Approximate Bayesian computation, ABC) складає клас , що беруть свої корені з баєсової статистики. В усіх методах статистичного висновування на основі моделей центральне значення має функція правдоподібності, оскільки вона виражає ймовірність спостережуваних даних згідно певної статистичної моделі, і таким чином кількісно оцінює дані, що підтримують певні значення параметрів та обирання серед різних моделей. Для простих моделей формулу функції правдоподібності зазвичай може бути виведено аналітично. Однак для складніших моделей аналітична формула може бути невиразною, або оцінка функції правдоподібності може бути дуже витратною обчислювально. Методи ПБО уникають обчислення функції правдоподібності. Таким чином, методи ПБО розширюють сферу моделей, для яких може розглядатися статистичне висновування. Методи ПБО є математично обґрунтованими, але вони неминуче роблять припущення та наближення, що потребують ретельної оцінки. Крім того, ширша область застосування ПБО посилює проблеми оцінки параметрів та обирання моделі. Останніми роками ПБО швидко завоювало популярність, зокрема для аналізу складних задач, що виникають в біологічних науках, наприклад, в популяційній генетиці, екології, епідеміології та системній біології. Approximate Bayesian computation (ABC) constitutes a class of computational methods rooted in Bayesian statistics that can be used to estimate the posterior distributions of model parameters. In all model-based statistical inference, the likelihood function is of central importance, since it expresses the probability of the observed data under a particular statistical model, and thus quantifies the support data lend to particular values of parameters and to choices among different models. For simple models, an analytical formula for the likelihood function can typically be derived. However, for more complex models, an analytical formula might be elusive or the likelihood function might be computationally very costly to evaluate. ABC methods bypass the evaluation of the likelihood function. In this way, ABC methods widen the realm of models for which statistical inference can be considered. ABC methods are mathematically well-founded, but they inevitably make assumptions and approximations whose impact needs to be carefully assessed. Furthermore, the wider application domain of ABC exacerbates the challenges of parameter estimation and model selection. ABC has rapidly gained popularity over the last years and in particular for the analysis of complex problems arising in biological sciences, e.g. in population genetics, ecology, epidemiology, systems biology, and in radio propagation. Approximate Bayesian Computation (engl., zu dt. "Approximative Bayessche Berechnung", abgekürzt ABC) stellt eine Klasse von Berechnungsmethoden in der Bayesschen Statistik dar. In der modellbasierten statistischen Inferenz ist die Likelihood-Funktion von zentraler Bedeutung, da sie die Wahrscheinlichkeit der beobachteten Daten unter einem bestimmten statistischen Modell ausdrückt und somit die Unterstützung quantifiziert, die Daten Parametern und Modellen geben. Für einfache Modelle kann oft eine analytische Formel für die Likelihood-Funktion abgeleitet werden. Bei komplexeren Modellen kann eine analytische Form jedoch schwer zu finden oder aufwändig auszuwerten sein. ABC-Methoden umgehen die Auswertung der Likelihood-Funktion. Auf diese Weise erweitern sie den Bereich von Modellen, für die statistische Schlussfolgerungen möglich sind. ABC-Methoden sind mathematisch fundiert, aber sie machen Annahmen und Näherungen, deren Auswirkungen beachtet werden müssen. Darüber hinaus verschärft das weitere Anwendungsgebiet von ABC die Herausforderungen in der Parameterschätzung und Modellauswahl. ABC hat in den letzten Jahren immens an Popularität gewonnen, insbesondere für die Analyse komplexer Probleme in der Populationsgenetik, Ökologie, Epidemiologie und Systembiologie.
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Approximate_Bayesian_computation?oldid=1120342549&ns=0
dbo:wikiPageLength
77185
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Approximate_Bayesian_computation