Le raisonnement bayesien : Modelisation et inference (Statistique et probabilites appliquees)

Cet ouvrage expose de fa?on d?taill?e la pratique de l'approche statistique bay?sienne ? l'aide de nombreux exemples choisis pour leur int?r?t p?dagogique. La premi?re partie donne les principes g?n?raux de mod?lisation statistique permettant d'encadrer mais aussi de venir au secours de l'imagination de l'apprenti mod?lisateur. En examinant des exemples de difficult? croissante, le lecteur forge les cl?s pour construire son propre mod?le. La seconde partie pr?sente les algorithmes de calcul les plus utiles pour estimer les inconnues du mod?le. Chaque m?thode d'inf?rence est pr?sent?e et illustr?e par de nombreux cas d'applications. Le livre cherche ainsi ? d?gager les ?l?ments cl?s de la statistique bay?sienne, en faisant l'hypoth?se que le lecteur poss?de les bases de la th?orie des probabilit?s et s'est d?j? trouv? confront? ? des probl?mes ordinaires d'analyse statistique classique.