Likelihood is sometimes difficult to compute because of the complexity of the model. Approximate Bayesian computation (ABC) makes it easy to sample parameters generating approximation of observed data.
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1. 1+ x
( )
f ( f ( x)) =
1
∗ 1 = 1+ x = x +1
1 1+ x 1+1+ x x + 2
(1 + ) ( )
1+ x 1
So x ≠ 2
−
1 1+x
(( ) +1) ( )
1+x 1 1 +1 + x 2 +x
f ( f ( f ( x ))) = ∗ = =
1 1+x 2 +1 +2 x 3 +2 x
(( ) +2) ( )
1+x 1
So −3
x≠
2
And from original problem, x ≠ −1