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Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov

La simulation est devenue dans la dernière décennie un outil essentiel du traitement statistique de modèles complexes et de la mise en œuvre de techniques statistiques avancées, comme le bootstrap ou les méthodes dinférence simulée. Ce livre présente les éléments de base de la simulation de lois de probabilité (génération de variables uniformes et de lois usuelles) et de leur utilisation en Statistique (intégration de Monte Carlo, optimisation stochastique). Après un bref rappel sur les chaînes de Markov, les techniques plus spécifiques de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) sont présentées en détail, à la fois du point de vue théorique (validité et convergence) et du point de vue de leur implémentation (accélération, choix de paramètres, limitations). Les algorithmes déchantillonnage de Gibbs sont ainsi distingués des méthodes générales de Hastings-Metropolis par leur plus grande richesse théorique. Les derniers chapitres contiennent un exposé critique sur létat de lart en contrôle de convergence de ces algorithmes et une présentation unifiée des diverses applications des méthodes MCMC aux modèles à données manquantes. De nombreux exemples statistiques illustrent les méthodes présentées dans cet ouvrage destiné aux étudiants de deuxième et troisième cycles universitaires en Mathématiques Appliquées ainsi quaux chercheurs et praticiens désirant utiliser les méthodes MCMC.

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TAILLE DU FICHIER 5.19 MB
ISBN 9782717831542
AUTEUR Christian Robert
FICHIER Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov.pdf
DATE 01/03/2020

L'Intégration des Méthodes Monte Carlo par Chaînes de ...

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