Methodes De Monte Carlo Par Chaines De Markov New
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340pp. 1996. La simulation est devenue dans la derniere decennie un outil essentiel du traitement statistique de modeles complexes et de la mise en oeuvre de techniques statistiques avancees, comme le bootstrap ou les methodes d'inference simulee. Ce livre presente les elements de base de la simulation de lois de probabilite (generation de variables uniformes et de lois usuelles) et de leur utilisation en Statistique (integration de Monte Carlo, optimisation stochastique). Apres un bref rappel sur les chaines de Markov, les techniques plus specifiques de Monte Carlo par chaines de Markov (MCMC) sont presentees en detail, a la fois du point de vue theorique (validite et convergence) et du point de vue de leur implementation (acceleration, choix de parametres, limitations). Les algorithmes d'echantillonnage de Gibbs sont ainsi distingues des methodes generales de Hastings-Metropolis par leur plus grande richesse theorique. Les derniers chapitres contiennent un expose critique sur l'etat de l'art en controle de convergence de ces algorithmes et une presentation unifiee des diverses applications des methodes MCMC aux modeles a donnees manquantes. De nombreux exemples statistiques illustrent les methodes presentees dans cet ouvrage destine aux etudiants de deuxieme et troisieme cycles universitaires en Mathematiques Appliquees ainsi qu'aux chercheurs et praticiens desirant utiliser les methodes MCMC.
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