Laplace-approksimasjon
Laplace-approksimasjonen er en klassisk analytisk teknikk som erstatter en uhåndterlig posteriorfordeling med en multivariat Gaussisk fordeling sentrert ved posterior-modusen, ved å bruke krumningen av log-posteriorfordelingen ved denne modusen til å bestemme kovariansen. Den ble formalisert for Bayesiansk statistikk av Tierney og Kadane (1986) i deres banebrytende artikkel i Journal of the American Statistical Association, og gir et raskt, deterministisk alternativ til Markov chain Monte Carlo og utgjør den matematiske kjernen i Integrated Nested Laplace Approximations (INLA).
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/no/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.
- Bayesiansk regresjonBayesiansk↔ compare
- Expectation Propagation (EP)Bayesiansk↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Bayesiansk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →