Code
et crédits : MU5MAS03/5MS34, 3 ECTS
Responsable : Nicolas
Bousquet (lien vers la page personnelle)
Contact
: nicolas.bousquet@sorbonne-universite.fr
Objectif
: présenter d’une part les principales méthodologies de modélisation bayésienne
appliquées à des problèmes d’aide à la décision en univers risqué, et
d’autre part des méthodes avancées de calcul inférentiel permettant
l’enrichissement de l’information utile, en fonction de l’emploi et de la
nature des modèles.
Preuves et corrigés (document évolutif)
Quelques lectures de référence :
The Bayesian Choice (C.P. Robert)
Bayesian Data Analysis (A. Gelman)
Le raisonnement bayésien (E. Parent, J. Bernier)
The theory that would not die (S. Bertsch McGrayne)
Monte Carlo Statistical Methods (C.P. Robert, G. Casella)
Bayesian Core (J.-M. Marin, C.P. Robert)