Aproximació de Laplace
L'aproximació de Laplace és una tècnica analítica clàssica que substitueix una distribució posterior intractable per una gaussiana multivariant centrada en el mode posterior, utilitzant la curvatura del log-posterior en aquest mode per establir la covariància. Formalitzada per a l'estadística bayesiana per Tierney i Kadane (1986) en el seu article fonamental del Journal of the American Statistical Association, proporciona una alternativa ràpida i determinista a Markov chain Monte Carlo (MCMC) i forma el nucli matemàtic d'Integrated Nested Laplace Approximations (INLA).
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fonts
- Tierney, L. & Kadane, J. B. (1986). Accurate approximations for posterior moments and marginal densities. Journal of the American Statistical Association, 81(393), 82–86. DOI: 10.1080/01621459.1986.10478240 ↗
- MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521642989
- Rue, H., Martino, S. & Chopin, N. (2009). Approximate Bayesian inference for latent Gaussian models by using integrated nested Laplace approximations. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 71(2), 319–392. DOI: 10.1111/j.1467-9868.2008.00700.x ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/bayesian/laplace-approximation
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Regressió BayesianaBayesià↔ compare
- Propagació d'Expectatives (EP)Bayesià↔ compare
- Cadenes de Markov Monte Carlo (MCMC)Bayesià↔ compare
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →