samedi 21 avril 2012

Le raisonnement bayésien

Modélisation et inférence

Collection: Statistique et probabilités appliquées
Parent, Éric, Bernier, Jacques
2007, XXIV, 364 p. PDF


SOMMAIRE

Table des illustrations 
- Liste des tableaux 
- L’analyse bayésienne 
- La décision en présence d’information 
- Représentation probabiliste des connaissances 
- Risque et aide bayésienne à la décision 
- Comment construire un modèle ? 
- Construire un modèle brique par brique 
- Le calcul bayésien 
- Motivations du calcul bayésien 
- Méthodes exactes et modèles unidimensionnels 
- Représentations multidimensionnelles 
- Les méthodes asymptotiques 
- Simulation Monte Carlo avec indépendance 
- Algorithme de Metropolis-Hastings 
- Algorithme de Gibbs 
- Algorithmes MCMC et par delà 
- Conclusions 
- Annexes 
- Bibliographie 
- Index

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