具有難以處理的可能性的真正簡單模型的示例是什麼？

近似貝葉斯計算是一種非常酷的技術，基本上可以擬合任何隨機模型，適用於可能性難以處理的模型（例如，如果您修復了參數，您可以從模型中採樣，但您不能通過數值、算法或分析方式計算可能性）。在向觀眾介紹近似貝葉斯計算 (ABC) 時，最好使用一些非常簡單但仍然有些有趣並且具有難以處理的可能性的示例模型。

一個非常簡單的模型仍然具有難以處理的可能性的一個很好的例子是什麼？

文獻中經常使用的兩個分佈是：

• g-k 分佈。這是由其分位數函數（逆 cdf）定義的，但具有難以處理的密度。Rayner 和 MacGillivray (2002)很好地概述了這些，而將其用作玩具示例的許多 ABC 論文之一是Drovandi 和 Pettitt (2011)。
• Alpha 穩定分佈。這些是由它們的特徵函數定義的，但除了一些特殊情況外，它們具有難以處理的密度。這在金融領域有應用，並且經常用於連續的 ABC 論文中，例如Yildirim 等人 (2013)。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/127180