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Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov

Librairie Eyrolles - Paris 5e
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Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov

Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov

340 pages, parution le 01/08/1996

Résumé

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 derniers chapitres contiennent un exposé critique sur l'état de l'art 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 qu'aux praticiens désirant utiliser les méthodes MCMC.

Table des matières

  • Méthodes usuelles des simulation
  • Méthodes de Monte-Carlo et optimisation stochastique
  • Chaînes de Markov : stabilité et convergence
  • Méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (1) : les algorithmes de hastings-Metropolis
  • Méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov (2) : l'échantillonnage de Gibbs
  • Contrôle de convergence des algorithmes de Monte-Carlo par chaînes Markov
  • Modèles à données manquantes
  • ANNEXES
  • Notations

L'auteur Christian P. Robert

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Caractéristiques techniques du livre "Méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov"

  PAPIER
Éditeur(s) Economica
Auteur(s) Christian P. Robert
Parution 01/08/1996
Nb. de pages 340
Format 15,4 x 23,6
Couverture Broché
Poids 598g
Intérieur Noir et Blanc
EAN13 9782717831542
ISBN13 978-2-7178-3154-2

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