Titlebook: Le raisonnement bayésien; Modélisation et infé éric Parent,Jacques Bernier Book 2007Latest edition Springer-Verlag Paris 2007 Inférence bay

CLEFT

Motivations du calcul bayésien (de Finetti, 1937; Savage, 1954; .). La mise en ?uvre des principes bayésiens, en dehors de cas d’école, s’est longtemps heurtée aux difficultés pratiques de calcul. Les moyens informatiques, dont on disposait avant les années 1990, étaient insuffisamment puissants et trop centralisés. Les problème

角斗士

Méthodes analytiques exactes pour modèles unidimensionnelsé exactement du modèle binomial, et, par la suite, les pionniers (Laplace, Jeffreys, de Finetti, Savage, etc.) ont continué sur cette voie en y ajoutant surtout le modèle normal simple. Ils voulaient utiliser systématiquement l’approche à des problèmes statistiques concrets au-delà des principes phi

場(chǎng)所

委屈

Cha?nes de Markov et simulations Monte Carloes estimations de densité d’une distribution π(θ) (plus précisément, il s’agit d’évaluer des grandeurs caractéristiques de π telles que ∫ π(.).(.). pour une fonction . quelconque, mais mesurable selon π) grace à la loi des grands nombres : . Des tirages dépendants, provenant de la trajectoire de cha

放氣

AV-node

mettlesome

Conclusionslles s’édifie un modèle. Le modèle est renseigné par de l’expertise et nourri de données expérimentales. Les paramètres du modèle et leurs incertitudes sont évalués puis le modèle est utilisé pour l’aide à la décision. Un exemple particulièrement important d’aide à la décision est la fourniture de p

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Méthodes de simulation Monte Carlo avec indépendancen particulier à des systèmes complexes pour lesquels l’état de la nature est formé de grandeurs inconnues de grande dimension. Nous rappellerons d’abord les bases de ces méthodes classiques avant d’aborder une méthode plus élaborée (l’.) et de mettre l’accent sur la plus prometteuse d’entre elles (l’.).

concise