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Pratique du calcul bayésien / Jean-Jacques Boreux

Public ISBD Titre : Pratique du calcul bayésien Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Jacques Boreux, Auteur ; Eric Parent, Auteur ; Jacques Bernier, Auteur Editeur : Berlin : Springer Année de publication : 2010 Collection : Statistique et probabilités appliquées Importance : XXIV, 333 p. Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-287-99666-5 Langues : Français (fre) Mots-clés : Statistique  bayésienne Index. décimale : 519.226 Théorie de l'inférence et de la décision. Vraisemblance. Théorie bayésienne. Probabilité fiducielle Résumé : Pratique du calcul bayésien est né de l'expérience acquise lors des cours donnés en sciences de l'environnement, tant à l'université de Liège (Arlon), qu'à la grande école AgroParisTech (Paris). Son fil conducteur peut se résumer par la locution "de la plume à la souris", tournure empruntée à un opuscule retraçant la vie d'une école fréquentée jadis par le premier auteur. La première partie privilégie les modèles statistiques paramétriques calculables "à la plume" et cependant très riches, tant du point de vue de la présentation des concepts fondateurs du paradigme bayésien, que de leurs applications opérationnelles, notamment en matière d'aide à la décision. Dès le premier chapitre, la représentation du modèle par un graphe acyclique orienté permet de distinguer clairement la phase où la créativité du chercheur s'exprime de celle où il calcule. À cette fin, le logiciel libre WINBUGS sera très utile à l'apprenti modélisateur. La seconde partie présente des applications réelles, plus sophistiquées, qui nécessitent souvent d'introduire une couche de variables latentes entre les observables et les paramètres. Conduire une inférence bayésienne sur ces modèles hiérarchiques implique un recours intensif aux méthodes modernes de calcul et mobilise donc "la souris" de l'ordinateur. Cet ouvrage est dédié aux étudiants et chercheurs qui souhaitent apprendre le calcul bayésien avec des visées opérationnelles. Le lecteur est invité à l'utiliser comme un tremplin lui permettant d'aller aussi loin que son intérêt et/ou ses besoins l'exigent. C'est pourquoi, les treize chapitres offrent un compromis entre la rigueur du langage mathématique et la souplesse de la langue de Molière. Le côté opérationnel est mis en avant. De nombreux exemples, le plus souvent réels, justifient les efforts et illustrent les raisonnements sous-jacents. Les développements théoriques sont donc volontairement limités à l'essentiel et le lecteur désireux de les poursuivre trouvera deux ouvrages de référence publiés dans la même collection. Note de contenu : Au sommaire : I. De la plume... 1. La Statistique : son objet, ses outils 2. Décision en avenir incertain : l'avalanche de Montroc 3. Introduction à la modélisation graphique 4. Calcul des lois a posteriori 5. Le cardinal sort du rang 6. Les modèles GEV et POT II. Modèle de capture-recapture : application au cas des saumons 2. Le modèle linéaire généralisé 3. Assemblage de modules fonctionnels normaux 4. Évaluation de la pollution indoor 5. Les avantages de la modélisation hiérarchique 6. Modèles de changements cachés 7. Conclusion Pratique du calcul bayésien [texte imprimé] / Jean-Jacques Boreux, Auteur ; Eric Parent, Auteur ; Jacques Bernier, Auteur . - Springer, 2010 . - XXIV, 333 p. : ill. ; 24 cm. - (Statistique et probabilités appliquées) . ISBN : 978-2-287-99666-5 Langues : Français (fre) Mots-clés : Statistique  bayésienne Index. décimale : 519.226 Théorie de l'inférence et de la décision. Vraisemblance. Théorie bayésienne. Probabilité fiducielle Résumé : Pratique du calcul bayésien est né de l'expérience acquise lors des cours donnés en sciences de l'environnement, tant à l'université de Liège (Arlon), qu'à la grande école AgroParisTech (Paris). Son fil conducteur peut se résumer par la locution "de la plume à la souris", tournure empruntée à un opuscule retraçant la vie d'une école fréquentée jadis par le premier auteur. La première partie privilégie les modèles statistiques paramétriques calculables "à la plume" et cependant très riches, tant du point de vue de la présentation des concepts fondateurs du paradigme bayésien, que de leurs applications opérationnelles, notamment en matière d'aide à la décision. Dès le premier chapitre, la représentation du modèle par un graphe acyclique orienté permet de distinguer clairement la phase où la créativité du chercheur s'exprime de celle où il calcule. À cette fin, le logiciel libre WINBUGS sera très utile à l'apprenti modélisateur. La seconde partie présente des applications réelles, plus sophistiquées, qui nécessitent souvent d'introduire une couche de variables latentes entre les observables et les paramètres. Conduire une inférence bayésienne sur ces modèles hiérarchiques implique un recours intensif aux méthodes modernes de calcul et mobilise donc "la souris" de l'ordinateur. Cet ouvrage est dédié aux étudiants et chercheurs qui souhaitent apprendre le calcul bayésien avec des visées opérationnelles. Le lecteur est invité à l'utiliser comme un tremplin lui permettant d'aller aussi loin que son intérêt et/ou ses besoins l'exigent. C'est pourquoi, les treize chapitres offrent un compromis entre la rigueur du langage mathématique et la souplesse de la langue de Molière. Le côté opérationnel est mis en avant. De nombreux exemples, le plus souvent réels, justifient les efforts et illustrent les raisonnements sous-jacents. Les développements théoriques sont donc volontairement limités à l'essentiel et le lecteur désireux de les poursuivre trouvera deux ouvrages de référence publiés dans la même collection. Note de contenu : Au sommaire : I. De la plume... 1. La Statistique : son objet, ses outils 2. Décision en avenir incertain : l'avalanche de Montroc 3. Introduction à la modélisation graphique 4. Calcul des lois a posteriori 5. Le cardinal sort du rang 6. Les modèles GEV et POT II. Modèle de capture-recapture : application au cas des saumons 2. Le modèle linéaire généralisé 3. Assemblage de modules fonctionnels normaux 4. Évaluation de la pollution indoor 5. Les avantages de la modélisation hiérarchique 6. Modèles de changements cachés 7. Conclusion

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053001	519.226 BOR	Papier	Bibliothèque Centrale	Mathématiques	Disponible	Consultation sur place

Statistique pour l'environnement / Jacques Bernier

Public ISBD Titre : Statistique pour l'environnement : traitement bayésien de l'incertitude Type de document : texte imprimé Auteurs : Jacques Bernier, Auteur ; Eric Parent, Auteur ; Jean-Jacques Boreux, Auteur Editeur : Paris : Tec & Doc Année de publication : 2000 Importance : XI-363 p. Format : 24 cm. ISBN/ISSN/EAN : 978-2-7430-0355-5 Note générale : Bibliogr. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Technique  de  l'environnement  --  Méthodes  statistiques  --  Guides  pratiques  et  mémentos Écologie  --  Méthodologie  --  Guides  pratiques  et  mémentos Statistique  bayésienne  --  Guides  pratiques  et  mémentos Environnement  --  Évaluation  du  risque  --  Guides  pratiques  et  mémentos Prise  de  décision  (statistique)  --  Guides  pratiques  et  mémentos Index. décimale : 519.226 Théorie de l'inférence et de la décision. Vraisemblance. Théorie bayésienne. Probabilité fiducielle Résumé : Ce manuel de statistique appliquée traite de l'analyse quantitative des incertitudes. Toutes les applications présentées portent sur les risques concernant les décisions en matière de gestion de l'environnement. Contrairement à beaucoup d'ouvrages de statistiques appliquées, il exploite l'approche statistique bayésienne. En effet, les principes rationnels qui forment l'ossature de la théorie bayésienne apportent un point de vue neuf et pertinent pour traiter de la gestion des risques environnementaux. Selon cette conception, les données d'observation "objectives " sont combinées aux données " subjectives" (représentation formalisée du phénomène, expertise et savoir préalables) pour une mise à jour des connaissances. Ce livre s'adresse en priorité aux professionnels de l'environnement - ingénieurs, gestionnaires des risques, chercheurs et étudiants - soucieux d'une meilleure exploitation de leurs données et de leur savoir au travers d'une démarche quantitative cohérente. Note de contenu : Sommaire: La statistique Analyse exploratoire des données Représentation des phénomènes environnementaux Représentation de la variabilité naturelle Quantification des incertitudes Apprentissage sur échantillon Le risque en environnement Jugements sur échantillon Représentation approchée d'un système environnemental Incertitudes et décisions Statistique pour l'environnement : traitement bayésien de l'incertitude [texte imprimé] / Jacques Bernier, Auteur ; Eric Parent, Auteur ; Jean-Jacques Boreux, Auteur . - Paris : Tec & Doc, 2000 . - XI-363 p. ; 24 cm. ISBN : 978-2-7430-0355-5 Bibliogr. Index Langues : Français (fre) Mots-clés : Technique  de  l'environnement  --  Méthodes  statistiques  --  Guides  pratiques  et  mémentos Écologie  --  Méthodologie  --  Guides  pratiques  et  mémentos Statistique  bayésienne  --  Guides  pratiques  et  mémentos Environnement  --  Évaluation  du  risque  --  Guides  pratiques  et  mémentos Prise  de  décision  (statistique)  --  Guides  pratiques  et  mémentos Index. décimale : 519.226 Théorie de l'inférence et de la décision. Vraisemblance. Théorie bayésienne. Probabilité fiducielle Résumé : Ce manuel de statistique appliquée traite de l'analyse quantitative des incertitudes. Toutes les applications présentées portent sur les risques concernant les décisions en matière de gestion de l'environnement. Contrairement à beaucoup d'ouvrages de statistiques appliquées, il exploite l'approche statistique bayésienne. En effet, les principes rationnels qui forment l'ossature de la théorie bayésienne apportent un point de vue neuf et pertinent pour traiter de la gestion des risques environnementaux. Selon cette conception, les données d'observation "objectives " sont combinées aux données " subjectives" (représentation formalisée du phénomène, expertise et savoir préalables) pour une mise à jour des connaissances. Ce livre s'adresse en priorité aux professionnels de l'environnement - ingénieurs, gestionnaires des risques, chercheurs et étudiants - soucieux d'une meilleure exploitation de leurs données et de leur savoir au travers d'une démarche quantitative cohérente. Note de contenu : Sommaire: La statistique Analyse exploratoire des données Représentation des phénomènes environnementaux Représentation de la variabilité naturelle Quantification des incertitudes Apprentissage sur échantillon Le risque en environnement Jugements sur échantillon Représentation approchée d'un système environnemental Incertitudes et décisions

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045018	519.226 BER	Papier	Bibliothèque Centrale	Mathématiques	Disponible
048488	519.226 BER	Papier	Bibliothèque Centrale	Mathématiques	Disponible