Anggaran Laplace
Anggaran Laplace ialah teknik analitik klasik yang menggantikan taburan posterior yang sukar dengan Gaussian multivariat yang berpusat pada mod posterior, menggunakan kelengkungan log-posterior pada mod tersebut untuk menetapkan kovarians. Diformalisasikan untuk statistik Bayesian oleh Tierney dan Kadane (1986) dalam kertas Journal of the American Statistical Association mereka yang mercu tanda, ia menyediakan alternatif yang pantas dan deterministik kepada Markov chain Monte Carlo dan membentuk teras matematik bagi Integrated Nested Laplace Approximations (INLA).
Baca kaedah sepenuhnya
Log masuk dengan akaun percuma untuk membaca bahagian 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 memetik halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/ms/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
- Pengharapan Penghantaran (EP)Bayesian↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesian↔ compare
Dirujuk oleh
Terjumpa masalah pada halaman ini? Laporkan atau cadangkan pembetulan →