Laplasa aproksimācija
Laplasa aproksimācija ir klasiska analītiska metode, kas neapstrādājamu a posteriori sadalījumu aizstāj ar daudzdimensiju Gausa sadalījumu, kura centrs atrodas a posteriori modā, izmantojot logaritmiskā a posteriori izliekumu šajā modā kovariances noteikšanai. To formalizēja Bajesiešu statistikā Tierney un Kadane (1986) savā nozīmīgajā "Journal of the American Statistical Association" rakstā, un tā nodrošina ātru, deterministisku alternatīvu Markova ķēdes Montekarlo metodei un veido integrēto ligzdoto Laplasa aproksimāciju (INLA) matemātisko kodolu.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/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.
- Beijesiskā regresijaBajesa metodes↔ compare
- Izcelsmes izplatīšanās (EP)Bajesa metodes↔ compare
- Mārkova ķēžu Montekarlo (MCMC)Bajesa metodes↔ compare
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →