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Part of the book series: Statistique et probabilités appliquées (STATISTIQUE)
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Table of contents (15 chapters)
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L’Analyse Bayésienne : Cadre Théorique
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Le Calcul Bayésien : Méthodes et Algorithmes d’Estimation
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About this book
Cet ouvrage expose de façon détaillée la pratique de l'approche statistique bayésienne à l'aide de nombreux exemples choisis pour leur intérêt pédagogique. La 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 difficulté croissante, le lecteur forge les clés pour construire son propre modèle. La 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 la statistique bayésienne, en faisant l'hypothèse que le lecteur possède les bases de la théorie des probabilités et s'est déjà trouvé confronté à des problèmes ordinaires d'analyse statistique classique.
Authors and Affiliations
Bibliographic Information
Book Title: Le raisonnement bayésien
Book Subtitle: Modélisation et inférence
Authors: Éric Parent, Jacques Bernier
Series Title: Statistique et probabilités appliquées
DOI: https://doi.org/10.1007/978-2-287-33907-3
Publisher: Springer Paris
Copyright Information: Springer-Verlag Paris 2007
Edition Number: 1
Number of Pages: XXIV, 368
Topics: Probability Theory and Stochastic Processes, Statistical Theory and Methods, Statistics and Computing/Statistics Programs, Statistics for Business, Management, Economics, Finance, Insurance