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Le Choix Bayésien : principes et pratique

Robert, Christian P. (2006), Le Choix Bayésien : principes et pratique, Springer Verlag : Paris, p. 638

Type
Ouvrage
Date
2006
Publisher
Springer Verlag
Series title
Statistique et Probabilités Appliquées
Published in
Paris
ISBN
978-2-287-25173-3
Pages
638
Metadata
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Author(s)
Robert, Christian P.
Abstract (FR)
Cet ouvrage couvre l'approche dite bayésienne de l'inférence statistique et en particulier ses aspects décisionnels. Les bases de cette axiomatique (choix de l'a priori, décisions optimales, tests et régions de confiance) sont abordées en détail, ainsi que des ouvertures plus récentes de l'analyse bayésienne comme le choix de modèles, l'utilisation de méthodes numériques stochastiques d'approximation (MCMC), la théorie des lois non informatives (axiomes de Berger-Bernardo) et la relation à la théorie classique de l'admissibilité. Chaque chapitre est complété par une suite extensive d'exercices de difficulté croissante et par des notes bibliographiques sur les thèmes abordés. Ce livre peut être utilisé dans un programme de Master en Mathématiques appliquées, en Biométrie, en Économétrie ou dans tout autre programme faisant appel aux techniques quantitatives de traitement de l'information. Il ne nécessite comme préliminaire qu'un cours de base en théorie des probabilités et en statistique mathématique. Il peut également être utilisé par des étudiants en thèse ou des chercheurs confirmés en quête d'une méthodologie statistique efficace pour l'analyse de leur(s) modèle(s). La version anglaise de cet ouvrage, The Bayesian Choice, a été publiée en 2001 par Springer New York. L’auteur a obtenu le Prix DeGroot 2004 décerné par l'International Society for Bayesian Analysis. Le comité de sélection a estimé que : « Le livre de Christian Robert établit un nouveau standard moderne de livre de référence sur le thème des méthodes bayésiennes, en particulier celles utilisant les techniques MCMC, ce qui place l’auteur en digne successeur des écrits de DeGroot et Berger ».
Abstract (EN)
This graduate-level textbook is the translation into French of The Bayesian Choice (Springer 2001). It presents an introduction to Bayesian statistics and decision theory. Its scope covers both the basic ideas of statistical theory, and also some of the more modern and advanced topics of Bayesian statistics such as complete class theorems, the Stein effect, Bayesian model choice, hierarchical and empirical Bayes modeling, Monte Carlo integration, including Gibbs sampling and other MCMC techniques. This translation of the second edition includes a new chapter on model choice (Chapter 7) and the chapter on Bayesian calculations (6) has been extensively revised. Chapter 4 includes a new section on dynamic models. In Chapter 3, the material on noninformative priors has been expanded, and Chapter 10 has been supplemented with more examples. The Bayesian Choice will be suitable as a text for courses on Bayesian analysis, decision theory or a combination of them.
Subjects / Keywords
Statistique bayésienne; Statistique mathématique; Théorie de la Décision
JEL
C44 - Operations Research; Statistical Decision Theory
C11 - Bayesian Analysis: General

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