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Contrôle de convergence et adaptation des algorithmes MCMC

Chapter
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Part of the Collection Pratique R book series (Pratique R)

Résumé

Le but de ce chapitre est de présenter différentes méthodes de contrôle (ou diagnostics) pour vérifier la convergence d’un algorithme MCMC. Ces méthodes s’appuient sur la chaîne produite par l’algorithme pour répondre à la question la plus courante à propos des méthodes MCMC, à savoir : «quand doit-on arrêter l’algorithme ?» Nous distinguons ici deux notions de convergence : la convergence vers la loi stationnaire et la convergence de moyennes ergodiques, par opposition au cas iid. Nous examinons également plusieurs types de diagnostics de convergence, principalement ceux contenus dans la librairie coda de Plummer et al. (2006), bien que d’autres méthodes soient plus précises dans certains cas particuliers.

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Copyright information

© Springer-Verlag France 2011

Authors and Affiliations

  1. 1.Ceremade — Université Paris-DauphineInstitut Universitaire de France et CRESTParis Cedex 16France
  2. 2.Department of StatisticsUniversity of FloridaGainesvilleUSA

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