Laplace Approximation
The Laplace approximation is a classical analytic technique that replaces an intractable posterior distribution with a multivariate Gaussian centred at the posterior mode, using the curvature of the log-posterior at that mode to set the covariance. Formalised for Bayesian statistics by Tierney and Kadane (1986) in their landmark Journal of the American Statistical Association paper, it provides a fast, deterministic alternative to Markov chain Monte Carlo and forms the mathematical core of Integrated Nested Laplace Approximations (INLA).
Registre font
Les citacions es copien textualment del registre font del mètode. No s'infereix cap verificació a nivell de reclam d'elles.
- 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
Reclamacions curades
Les reclamacions s'han persistit al registre de proves, cadascuna amb la seva pròpia avaluació.
Aquesta vista no inventa una avaluació de reclam quan el registre no en té cap.
Mètodes relacionats
Generat a partir del gràfic de mètodes i mostrat com a relacions suggerides per la màquina; no s'infereix cap reclamació d'evidència.