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Table of contents

  1. Front Matter
    Pages i-xxiv
  2. Première partie De la plume…

    1. Front Matter
      Pages 1-1
    2. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 3-20
    3. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 21-32
    4. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 33-48
    5. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 49-84
    6. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 85-95
    7. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 97-126
    8. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 127-143
  3. Deuxième partie … à la souris

    1. Front Matter
      Pages 145-145
    2. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 169-184
    3. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 185-209
    4. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 211-220
    5. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 237-262
    6. Jean-Jacques Boreux, Éric Parent, Jacques Bernier
      Pages 263-264
  4. Back Matter
    Pages 265-333

About this book

Introduction

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.

Keywords

Inférence bayésienne Observable décision en avenir incertain gestion de l'environnement information modélisation statistique risque

Authors and affiliations

  • Jean-Jacques Boreux
    • 1
  • Éric Parent
    • 2
  • Jacques Bernier
    • 3
  1. 1.Département des Sciences et Gestion de l’environnementUniversité de Liège (ULg)ArlonBelgique
  2. 2.AgroParisTechParis Cedex 05
  3. 3.Le Pech-de-BiaudSaint-Martial-de-Nabirat

Bibliographic information

  • DOI https://doi.org/10.1007/978-2-287-99667-2
  • Copyright Information Springer-Verlag Paris 2010
  • Publisher Name Springer, Paris
  • Print ISBN 978-2-287-99666-5
  • Online ISBN 978-2-287-99667-2
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