Bayesian methods

Laplaceova aproximácia

Laplaceova aproximácia je klasická analytická technika, ktorá nahrádza intractable posteriornú distribúciu multivariátnym Gaussovským rozdelením so stredom v móde posteriornej distribúcie, pričom využíva zakrivenie log-posteriornej distribúcie v tomto móde na nastavenie kovariancie. Formalizovaná pre bayesovskú štatistiku Tierneyom a Kadanom (1986) v ich prelomovom článku v Journal of the American Statistical Association, poskytuje rýchlu, deterministickú alternatívu k Markovovým reťazcom Monte Carlo (MCMC) a tvorí matematické jadro integrovaných Laplaceových aproximácií (INLA).

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroDownload slides

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Zdroje

  1. 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
  2. MacKay, D. J. C. (2003). Information Theory, Inference, and Learning Algorithms. Cambridge University Press. ISBN: 978-0521642989
  3. 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

Ako citovať túto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/sk/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.

Compare side by side

Odkazujú sem

ScholarGateLaplace Approximation (Laplace Approximation to the Posterior). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/bayesian/laplace-approximation · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026