Modélisation et statistique bayésienne computationnelle

 

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.

 

 

Prochain cours : S1 2026

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)