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Titlebook: Le raisonnement bayésien; Modélisation et infé Éric Parent,Jacques Bernier Book 2007Latest edition Springer-Verlag Paris 2007 Inférence bay

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发表于 2025-3-21 18:05:23 | 显示全部楼层 |阅读模式
书目名称Le raisonnement bayésien
副标题Modélisation et infé
编辑Éric Parent,Jacques Bernier
视频video
概述Includes supplementary material:
丛书名称Statistique et probabilités appliquées
图书封面Titlebook: Le raisonnement bayésien; Modélisation et infé Éric Parent,Jacques Bernier Book 2007Latest edition Springer-Verlag Paris 2007 Inférence bay
描述.Cet ouvrage expose de façon détaillée la pratique de l‘approche statistique bayésienne à l‘aide de nombreux exemples choisis pour leur intérêt pédagogique. La première partie donne les principes généraux de modélisation statistique permettant d‘encadrer mais aussi de venir au secours de l‘imagination de l‘apprenti modélisateur. En examinant des exemples de difficulté croissante, le lecteur forge les clés pour construire son propre modèle. La seconde partie présente les algorithmes de calcul les plus utiles pour estimer les inconnues du modèle. Chaque méthode d‘inférence est présentée et illustrée par de nombreux cas d‘applications. ..Le livre cherche ainsi à dégager les éléments clés de la statistique bayésienne, en faisant l‘hypothèse que le lecteur possède les bases de la théorie des probabilités et s‘est déjà trouvé confronté à des problèmes ordinaires d‘analyse statistique classique..
出版日期Book 2007Latest edition
关键词Inférence bayésienne; Simulation; algorithms; décision; information; modélisation statistique; méthodes de
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-2-287-33907-3
copyrightSpringer-Verlag Paris 2007
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书目名称Le raisonnement bayésien影响因子(影响力)




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书目名称Le raisonnement bayésien网络公开度




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书目名称Le raisonnement bayésien年度引用




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发表于 2025-3-21 21:28:35 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 03:03:44 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 04:59:13 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 11:52:13 | 显示全部楼层
Conclusionse la structure du modèle et des hypothèses qui la soutendent. Ceci amène à reformuler de nouvelles conjectures (avec é ventuellement un complément de collecte de données) et la boucle de la démarche scientifique se trouve ainsi bouclée.
发表于 2025-3-22 14:32:58 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 21:02:41 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-22 22:06:34 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 05:15:08 | 显示全部楼层
Comment construire un modèle?précédents et des modèles d’élicitation notés [θ] (X désigne la grandeur aléatoire dont la réalisation . est généralement observable tandis que le paramètre θ est l’état de la nature). Certains lecteurs peuvent ne pas s’intéresser à cette question dans l’immédiat, préférant mener leur apprentissage
发表于 2025-3-23 09:27:30 | 显示全部楼层
Construire un modèle brique par brique : le conditionnement probabiliste et la modélisation graphiquigne la grandeur aléatoire observable, apparaît une couche intermédiaire ., appelée variable latente, intermédiaire conditionnant directement les occurrences . tandis que le paramètre θ, l’état de la nature est rejeté dans les couches profondes). Ce chapitre montre que toute probabilité est conditio
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