Laplaceova aproksimacija
Laplaceova aproksimacija klasična je analitička tehnika koja zamjenjuje intractable posteriornu distribuciju viševarijatnom Gaussovom distribucijom usredištenom na posteriorni modus, koristeći zakrivljenost log-posteriora u toj točki za postavljanje kovarijance. Formalizirana za Bayesovsku statistiku od strane Tierneya i Kadanea (1986.) u njihovom seminalnom radu u časopisu Journal of the American Statistical Association, ona pruža brzu, determinističku alternativu Markovovim lančanim Monte Carlo (MCMC) metodama i čini matematsku jezgru integriranih ugniježđenih Laplaceovih aproksimacija (INLA).
Pročitajte cijelu metodu
Prijavite se besplatnim računom kako biste pročitali ovaj odjeljak.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Izvori
- 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 ↗
Kako citirati ovu stranicu
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/hr/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.
- Bayesovska regresijaBayesovska statistika↔ compare
- Propagiranje očekivanja (EP)Bayesovska statistika↔ compare
- Markovova lančana Monte Carlo (MCMC)Bayesovska statistika↔ compare
Citirana u
Uočili ste pogrešku na ovoj stranici? Prijavite je ili predložite ispravak →