Titre : |
Pratique du calcul bayésien |
Type de document : |
texte imprimé |
Auteurs : |
Jean-Jacques Boreux, Auteur ; Eric Parent, Auteur ; Jacques Bernier, Auteur |
Editeur : |
Berlin ; London ; Cham : 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 . - Berlin ; London ; Cham : 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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