대략적인 베이지안 계산

근사 베이지안 계산베이지안 통계에 기반한 방법으로, 주로 모델 매개변수의 사후 분포를 추정하는 데 사용됩니다.

우도 함수는 모델 기반 통계적 추론에서 매우 중요하지만, 복잡한 모델에서는 관련 계산 비용이 높을 수 있습니다. 대략적인 베이지안 계산은 우도 함수의 효과를 근사화하기 위해 데이터를 생성하는 시뮬레이션을 기반으로 합니다. 이런 접근 방식은 수학적으로는 타당하지만, 필연적으로 가정과 근사치가 필요합니다.

최근 몇 년 동안 근사 베이지안 계산 방법이 급속히 발전했으며 주로 인구 유전학, 생태학, 역학, 시스템 생물학과 같은 생물학에서 발생하는 복잡한 문제를 분석하는 데 사용됩니다.