Aproksimimi Laplace
Aproksimimi Laplace është një teknikë analitike klasike që zëvendëson një shpërndarje të pafundme pasuese me një Gaussian shumëvariatë të qendërzuar në modën pasuese, duke përdorur kurbaturën e log-pasuesit në atë modë për të vendosur kovariancën. Formalizuar për statistikat Bajeziane nga Tierney dhe Kadane (1986) në punimin e tyre të rëndësishëm në Journal of the American Statistical Association, ai ofron një alternativë të shpejtë dhe deterministe ndaj Monte Carlo të zinxhirit Markov dhe përbën bërthamën matematikore të Aproksimimeve Laplace të Integruara të Ngulitura (INLA).
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Laplace Approximation to the Posterior. ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Regresioni BajesianStatistika bajesiane↔ compare
- Shpërndarja e Pritshmërisë (EP)Statistika bajesiane↔ compare
- Markov Chain Monte Carlo (MCMC)Statistika bajesiane↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →