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).
רשומת מקור
ציטוטים הועתקו מילה במילה מרשומת המקור של המתודה. לא מוסקת כל אימות ברמת הטענה מהם.
- 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
טענות מאוצרות
טענות שנשמרו ביומן הראיות, לכל אחת הערכה משלה.
תצוגה זו אינה ממציאה הערכת טענה כאשר ליומן אין אחת.
מתודות קשורות
נוצר מגרף המתודות ומוצג כיחסים שהוצעו על ידי המכונה — לא מוסקת כל טענת ראיה.