引用关于 ABC 的伟大维基百科文章（强调添加）：

近似贝叶斯计算（ABC）构成了一类根植于贝叶斯统计的计算方法。在所有基于模型的统计推断中，似然函数至关重要，因为它表达了在特定统计模型下观察到的数据的概率，从而量化了支持数据的特定参数值和不同模型之间的选择。对于简单的模型，通常可以导出似然函数的分析公式。但是，对于更复杂的模型，分析公式可能难以捉摸，或者似然函数的计算成本可能很高。

ABC 方法绕过似然函数的评估。(...)

使用 ABC 时，我们使用某种汇总统计来近似似然函数，因此您宁愿不使用它来代替非近似贝叶斯计算。我们可以在不能使用非近似方法的情况下使用它。

查看Rasmus Bååth著名的袜子示例以获得一些友好的介绍（另请参见此处）。