Méthodes bayésiennes en statistiqueEditions TECHNIP, 2002 - 418 pages Cet ouvrage fait le point sur les méthodes baysiennes et leurs applications, de plus en plus utilisées en fiabilité, économie et médecine, afin de mieux les appréhender, de stimuler leur usage ainsi que la recherche les concernant [...]. |
Table des matières
Chapitre | 1 |
Léopold Simar | 19 |
Chapitre 5 | 22 |
Chapitre 3 | 61 |
Chapitre 4 | 103 |
LA SPÉCIFICATION DE LA DISTRIBUTION A PRIORI | 133 |
Chapitre 6 | 149 |
Brefs rappels sur les chaînes de Markov | 181 |
Michel Mouchart | 209 |
Chapitre 9 | 243 |
Chapitre 10 | 253 |
Chapitre 11 | 279 |
Chapitre 12 | 292 |
MODÈLES DE DURÉE | 315 |
DUN MODÈLE MULTIÉTATS MARKOVIEN | 331 |
Expressions et termes fréquents
a₁ algorithmes analyse asymptotique Bayesian binomiale c'est-à-dire calcul chaînes de Markov chapitre conditionnelle Considérons convergence coût décision optimale définie densité a posteriori distribution a posteriori distribution a priori distribution prédictive données manquantes échantillon estimateurs de Bayes EVIP exemple fonction de perte fonction de risque fonction de vraisemblance gamma information a priori l'a priori l'algorithme l'approche bayésienne l'échantillonnage de Gibbs l'estimateur l'inférence l'information loi a posteriori loi a priori loi gamma loi normale lois M₁ marginale MCMC mesure de Lebesgue méthodes bayésiennes minimax multivariée naturelle conjuguée numérique observations obtient paramètre d'intérêt particulier priori non informative probabilité a posteriori probabilités d'échantillonnage problème de décision processus de Dirichlet propriétés règle de décision représente résultat Robert sera simulation spécification a priori suivant tests d'hypothèses théorème théorème de Bayes Thomas Bayes utilisant valeur Var(x variable aléatoire variance vecteur
Références à ce livre
Le raisonnement bayésien: Modélisation et inférence Éric Parent,Jacques Bernier Aucun aperçu disponible - 2007 |