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Méthodes bayésiennes en statistique


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Résumé

Communications qui font le point sur ces méthodes et leurs applications, de plus en plus utilisées en fiabilité, économie et médecine. ©Electre 2024

Cet ouvrage fait le point sur les méthodes bayésiennes et leurs applications, de plus en plus utilisées en fiabilité, économie et médecine, afin de mieux les appréhender, de stimuler leur usage ainsi que la recherche les concernant.

L'approche bayésienne (du nom du théorème de Bayes permettant de calculer des probabilités a posteriori) permet d'utiliser les connaissances que l'on peut avoir a priori sur un phénomène aléatoire dans un modèle statistique. Cette approche complète la démarche inférentielle classique où l'on utilise uniquement l'information apportée par les observations pour estimer ou tester les valeurs d'un paramètre, les connaissances a priori n'intervenant que dans le choix du modèle paramétrique.

Cet ouvrage est le fruit de la collaboration entre des spécialistes francophones parmi les plus réputés : Michel Mouchart et Léopold Simar (Louvain-la-Neuve), Christian Robert (CREST-INSEE), Jean-Pierre Florens et Jérôme Dupuis (Toulouse), réunis à l'occasion des 8e Journées d'Etudes en Statistique organisées par la SFdS au Centre International de Rencontres Mathématiques de Luminy.

Fiche Technique

Paru le : 04/06/2002

Thématique : Statistiques

Auteur(s) : Non précisé.

Éditeur(s) : Technip

Collection(s) : Non précisé.

Contributeur(s) : Editeur scientifique (ou intellectuel) : Société française de statistique - Editeur scientifique (ou intellectuel) : Jean-Jacques Droesbeke - Editeur scientifique (ou intellectuel) : Jeanne Fine - Editeur scientifique (ou intellectuel) : Gilbert Saporta

Série(s) : Non précisé.

ISBN : Non précisé.

EAN13 : 9782710808138

Reliure : Relié

Pages : XIV-418

Hauteur: 25.0 cm / Largeur 17.0 cm


Poids: 1500 g