Laplaceova aproximace
Laplaceova aproximace je klasická analytická technika, která nahrazuje intractable posteriorní distribuci vícerozměrným Gaussovým rozdělením se středem v módu posteriorní distribuce, přičemž využívá křivost log-posteriorní distribuce v tomto módu k určení kovariance. Formalizovaná pro Bayesovskou statistiku Tierneym a Kadanem (1986) v jejich přelomovém článku v Journal of the American Statistical Association, poskytuje rychlou, deterministickou alternativu k Markovovu řetězci Monte Carlo (MCMC) a tvoří matematické jádro integrovaných vnořených Laplaceových aproximací (INLA).
Přečíst celou metodu
Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Zdroje
- 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 ↗
Jak citovat tuto stránku
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/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.
- Bayesovská regreseBayesovská statistika↔ compare
- Šíření očekávání (EP)Bayesovská statistika↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesovská statistika↔ compare
Odkazuje sem
Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →