Laplace'i lähendus
Laplace'i lähendus on klassikaline analüütiline tehnika, mis asendab raskesti käsitletava aposterioorse jaotuse mitmemõõtmelise Gaussi jaotusega, mis on tsentreeritud aposterioorse jaotuse moodile, kasutades log-aposterioorse jaotuse kõverust selles moodis kovariatsiooni määramiseks. Tierney ja Kadane (1986) formaliseerisid selle Bayesi statistika jaoks oma märgilises Journal of the American Statistical Associationi artiklis. See pakub kiiret ja deterministlikku alternatiivi Markovi ahela Monte Carlo meetodile ning moodustab integreeritud pesastatud Laplace'i lähenduste (INLA) matemaatilise tuuma.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- 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 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/et/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.
- Bayes' regressioonBayesi meetodid↔ compare
- Ootusepropageerimine (EP)Bayesi meetodid↔ compare
- Markovi ahel-Monte Carlo (MCMC)Bayesi meetodid↔ compare
Sellele viitavad
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →