Méthodes bayésiennes en statistique

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Editions TECHNIP, 2002 - Bayesian statistical decision theory - 418 pages
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Cet ouvrage fait le point sur les méthodes bayésiennes 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. L'approche bayésienne (du nom du théorème de Bayes permettant de calculer des probabilités a posteriori) permet d'utiliser les connaissances que l'on peut avoir a priori sur un phénomène aléatoire dans un modèle statistique. Cette approche complète la démarche inférentielle classique où l'on utilise uniquement l'information apportée par les observations pour estimer ou tester les valeurs d'un paramètre, les connaissances a priori n'intervenant que dans le choix du modèle paramétrique.
 

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Contents

Chapitre
8
Chapitre
14
Chapitre
15
LE PARADIGME BAYÉSIEN
19
Chapitre 3
61
Chapitre 4
103
LA SPÉCIFICATION DE LA DISTRIBUTION A PRIORI
133
Chapitre 6
149
Chapitre 9
243
ESTIMATION BAYÉSIENNE DE MODÈLES DE MÉLANGES
253
QUELQUES MODÈLES DE SÉRIES TEMPORELLES
279
Chapitre 12
295
Chapitre 13
315
ESTIMATION BAYÉSIENNE
331
BIBLIOGRAPHIE 35
353
INDEX
416

Brefs rappels sur les chaînes de Markov
181
TESTS DHYPOTHÈSES ET CHOIX DE MODÈLES
209

Common terms and phrases

References to this book

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