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 Robert
Actuaire et Docteur en Mathématiques Appliquées, Christian Robert enseigne l'économétrie de l'assurance à l'Ecole Nationale de la Statistique et de l'Administration Economique et au Conservatoire National des Arts et Métiers.
Caractéristiques techniques
| PAPIER | |
| Éditeur(s) | Economica |
| Auteur(s) | Christian Robert |
| Parution | 21/06/1999 |
| 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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