Le raisonnement bayésien: Modélisation et inférence by Éric Parent, Jacques Bernier

By Éric Parent, Jacques Bernier

Cet ouvrage disclose de façon détaillée los angeles pratique de l'approche statistique bayésienne à l'aide de nombreux exemples choisis pour leur intérêt pédagogique. l. a. première partie donne les principes généraux de modélisation statistique permettant d'encadrer mais aussi de venir au secours de l'imagination de l'apprenti modélisateur. En examinant des exemples de toughé croissante, le lecteur forge les clés pour construire son propre modèle. los angeles seconde partie présente les algorithmes de calcul les plus utiles pour estimer les inconnues du modèle. Chaque méthode d'inférence est présentée et illustrée par de nombreux cas d'applications. Le livre cherche ainsi à dégager les éléments clés de los angeles statistique bayésienne, en faisant l'hypothèse que le lecteur possède les bases de l. a. théorie des probabilités et s'est déjà trouvé confronté à des problèmes ordinaires d'analyse statistique classique.

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Example text

Il est d’usage de réserver les lettres latines minuscules, particulièrement x ou y pour repérer ces quantités. Les exemples proposent des informations de nature variée : – Exemple 1 : Les informations sont ici les informations radiophoniques de la météo pour la journée. Quoique les situations météorologiques annoncées puissent être de structure très complexe, on se limitera, dans 1. 5 – Alerte aux coliformes en 1992. cet exemple à visée pédagogique, à des données caricaturales X = { x1 (soleil dominant annoncé), x2 (la météo prévoit des ondées intermittentes), x3 (orage en formation)} – Exemple 2 : Les données sont constituées par les résultats des analyses sanitaires que l’organisme a collectés sur la semaine.

X = { (jour de la mesure j, xj = débit enregistré en m3 / s)}. 4 Les campagnes de collecte d’information L’information x n’est pas nécessairement une donnée immédiate et disponible de facto : elle est souvent associée à une expérimentation, à une campagne de recueil d’information e ∈ E dont l’espace même des observations dépend, et, par la suite, nous noterons l’information Xe pour souligner cette dépendance. Exemple 1 : Pour s’informer sur les aléas météorologiques, l’usager peut choisir son média afin de connaître les prévisions.

X = { (jour de la mesure j, xj = débit enregistré en m3 / s)}. 4 Les campagnes de collecte d’information L’information x n’est pas nécessairement une donnée immédiate et disponible de facto : elle est souvent associée à une expérimentation, à une campagne de recueil d’information e ∈ E dont l’espace même des observations dépend, et, par la suite, nous noterons l’information Xe pour souligner cette dépendance. Exemple 1 : Pour s’informer sur les aléas météorologiques, l’usager peut choisir son média afin de connaître les prévisions.

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