近似贝叶斯计算简明教程（节选）
【摘 要】似然是贝叶斯统计推断的基本要素之一，传统方法会通过对似然的参数化建模，来得到其参数的后验分布并进而得到后验预测分布。但在很多时候，似然的建模并不那么明确，甚至无法被参数化建模，使得贝叶斯分析方法陷入困难。近似贝叶斯计算（Approximate Bayesian Computation, ABC）正是解决此问题的基本方法，在最近 20 年左右时间里得到了快速发展。本文解释了一些近似贝叶斯计算的基本概念、原理和示例，帮助初学者快速掌握该方法。 本书节选自 Martin 的 《Bayesian modeling and computation in python》 一书第八章。 【原 文】 Martin, O.A., Kumar, R. and Lao, J. (2021) Bayesian modeling and computation in python. Boca Raton. https://github.com/BayesianModelingandComputationInPython/BookCode_Edition1/ 在本章中，我们讨论...