Aproksimasi Laplace
Aproksimasi Laplace adalah teknik analitik klasik yang menggantikan distribusi posterior yang sulit dipecahkan dengan Gaussian multivariat yang berpusat pada modus posterior, menggunakan kelengkungan log-posterior pada modus tersebut untuk mengatur kovarians. Diformalisasikan untuk statistik Bayesian oleh Tierney dan Kadane (1986) dalam makalah penting mereka di Journal of the American Statistical Association, aproksimasi ini menyediakan alternatif yang cepat dan deterministik untuk Markov chain Monte Carlo dan membentuk inti matematis dari Integrated Nested Laplace Approximations (INLA).
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Regresi BayesianBayesian↔ compare
- Propagasi Ekspektasi (EP)Bayesian↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesian↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →