Titre :	Le raisonnement bayésien : modélisation et interférence
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Éric Parent, Auteur ; Jacques Bernier, Auteur
Editeur :	Newyork;Paris;Milan;Berlin;Londres;Amsterdam [Usa;France;Italie;Allemagne;Engleterre;Hollande] : Springer
Année de publication :	DL 2007
Collection :	Statistique et probabilités appliquées
Importance :	1 vol. (XXIV-364 p.)
Présentation :	ill., couv. ill. en coul.
Format :	24 cm
ISBN/ISSN/EAN :	978-2-287-33906-6
Note générale :	Bibliogr. p. 351-358. Index
Langues :	Français
Catégories :	MATH:519.2 Analyse numérique
Mots-clés :	Statistique bayésienne
Index. décimale :	519.54
Résumé :	Cet ouvrage expose de façon détaillée la pratique de l'approche statistique bayésienne del'aide de nombreux exemples choisis pour leur intérét pédagogique. Il insiste particulièrement sur l'emploi du raisonnement conditionnel qui fonde la cohérence profonde des méthodes de la modélisation et de l'inférence statistique sous le paradigme bayésien. 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. Si nécessaire, un rappel de leur cadre théorique essentiel est présenté sans démonstration. Le livre cherche ainsi dégager les éléments clés de la statistique bayésienne, en faisant l'hypothése que le lecteur posséde les bases de la théorie des probabilités et s'est déjà trouvé confronté à des problèmes ordinaires d'analyse statistique classique. Il peut servir de support à un cours de modélisation ou de statistique appliqu??e dans un programme de Master ou d'Ecole d'Ing??nieurs. Il s'adresse également aux chercheurs et utilisateurs désireux de s'assurer de la pertinence des méthodes qu'ils emploient. Le débutant, au prix d'un investissement intellectuel acceptable, aussi bien que le spécialiste, pourront y trouver les informations fondamentales pour comprendre et mettre en ouvre des modèles répondant ? leurs besoins spécifiques.

Le raisonnement bayésien : modélisation et interférence [texte imprimé] / Éric Parent, Auteur ; Jacques Bernier, Auteur . - Newyork;Paris;Milan;Berlin;Londres;Amsterdam (Usa;France;Italie;Allemagne;Engleterre;Hollande) : Springer, DL 2007 . - 1 vol. (XXIV-364 p.) : ill., couv. ill. en coul. ; 24 cm. - (Statistique et probabilités appliquées) .
ISBN : 978-2-287-33906-6
Bibliogr. p. 351-358. Index
Langues : Français

Catégories :	MATH:519.2 Analyse numérique
Mots-clés :	Statistique bayésienne
Index. décimale :	519.54
Résumé :	Cet ouvrage expose de façon détaillée la pratique de l'approche statistique bayésienne del'aide de nombreux exemples choisis pour leur intérét pédagogique. Il insiste particulièrement sur l'emploi du raisonnement conditionnel qui fonde la cohérence profonde des méthodes de la modélisation et de l'inférence statistique sous le paradigme bayésien. 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. Si nécessaire, un rappel de leur cadre théorique essentiel est présenté sans démonstration. Le livre cherche ainsi dégager les éléments clés de la statistique bayésienne, en faisant l'hypothése que le lecteur posséde les bases de la théorie des probabilités et s'est déjà trouvé confronté à des problèmes ordinaires d'analyse statistique classique. Il peut servir de support à un cours de modélisation ou de statistique appliqu??e dans un programme de Master ou d'Ecole d'Ing??nieurs. Il s'adresse également aux chercheurs et utilisateurs désireux de s'assurer de la pertinence des méthodes qu'ils emploient. Le débutant, au prix d'un investissement intellectuel acceptable, aussi bien que le spécialiste, pourront y trouver les informations fondamentales pour comprendre et mettre en ouvre des modèles répondant ? leurs besoins spécifiques.