由此变数变换后，我们有了拉普拉斯方法所需要的formula_22 为而它乃为二次可微函数，且因此， "ƒ"("z") 的极大值出现在 "z" = 1 而且在该点的二次微分为 formula_201 。因此，我们得到
例子2：贝氏网路，参数估计与概率推理.关于概率推理的简介，请参考 http://doc.baidu.com/view/e9c1c086b9d528ea81c77989.html 。而在 的文章里，则回顾了如何应用此拉普拉斯方法 (无论是单变数或者多变数) 如何应