ABC计算教程 🧮

ABC计算是一种基于概率的统计方法，常用于参数估计与模型选择。以下是核心步骤与概念解析：

1. 基础概念

   • ABC原理：通过模拟数据与观测数据的相似性进行近似推断
   • 核密度估计：使用带宽参数平滑似然函数（）
   • 拒绝采样：生成模拟数据并筛选符合阈值的样本（）

2. 实践流程

   • 定义似然函数与距离度量
   • 生成模拟数据并计算距离
   • 接受/拒绝样本以构建近似后验分布
   • 可视化结果（）

3. 扩展学习

   • 深入理解ABC算法理论：ABC基础入门
   • 探索高级优化技巧：ABC进阶指南

💡 提示：建议结合具体案例实践，可参考ABC应用实例获取代码模板。

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