Pratique du calcul bayesien by Jean-Jacques Boreux, Jacques Bernier Eric Parent

By Jean-Jacques Boreux, Jacques Bernier Eric Parent

Pratique du calcul bayésien est né de l’expérience acquise lors des cours donnés en sciences de l’environnement, tant � l’université de Liège (Arlon), qu’� los angeles grande école AgroParisTech (Paris). Son fil conducteur peut se résumer par l. a. locution « de los angeles plume � l. a. souris », tournure empruntée � un opuscule retraçant l. a. vie d’une école fréquentée jadis par le superior auteur.
La première partie privilégie les modèles statistiques paramétriques calculables « � los angeles plume » et cependant très riches, tant du aspect de vue de l. a. présentation des techniques fondateurs du paradigme bayésien, que de leurs functions opérationnelles, notamment en matière d’aide � l. a. décision. Dès le most appropriate chapitre, los angeles représentation du modèle par un graphe acyclique orienté permet de distinguer clairement los angeles section où l. a. créativité du chercheur s’exprime de celle où il calcule. À cette fin, le logiciel libre WinBUGS sera très utile � l’apprenti modélisateur.
La seconde partie présente des functions réelles, plus sophistiquées, qui nécessitent souvent d’introduire une couche de variables latentes entre les observables et les paramètres. Conduire une inférence bayésienne sur ces modèles hiérarchiques implique un recours intensif aux méthodes modernes de calcul et mobilise donc « los angeles souris » de l’ordinateur.
Cet ouvrage est dédié aux étudiants et chercheurs qui souhaitent apprendre le calcul bayésien avec des visées opérationnelles. Le lecteur est invité � l’utiliser comme un tremplin lui permettant d’aller aussi loin que son intérêt et/ou ses besoins l’exigent. C’est pourquoi, les treize chapitres offrent un compromis entre l. a. rigueur du langage mathématique et l. a. souplesse de l. a. langue de Molière. Le côté opérationnel est mis en avant. De nombreux exemples, le plus souvent réels, justifient les efforts et illustrent les raisonnements sous-jacents. Les développements théoriques sont donc volontairement limités � l’essentiel et le lecteur désireux de les poursuivre trouvera deux ouvrages de référence publiés dans los angeles même collection.

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On fait tourner la roue et on demand e a I'expert s' il prefere parier sur la valeur B :::; B1 plutot que sur la possibilit e que l'index fixe indique la partie ornbree a l'arret de la roue. S'il prefere Ie premier pari (B :::; Bd on augmente l'angle au centre a , sinon on Ie reduit . On repete l'operati on aut ant de fois qu 'il Ie faut jusqu 'au moment OU les deux paris sont indifferents aux yeux de I'expe rt . Ace moment , la probabili te qu 'il accorde a I'evenement B :::; B1 est exactement egale au rapp ort cq«.

II s'agit en fait d'une famille de lois de probabilite indexee par un parametre inconnu de dimension finie. On le notera souvent B. Le choix d'un modele de connaissanee est done une affaire dexperience matinee d'imagination et d'audace. Sous le paradigme bayesien, () est incertain mais prend ses valeurs dans un espace de dimension finie, 8, appele ensemble des ciats de la nature. Avant de disposer de l'echantillon de donnees, un specialiste du probleme etudie pourra souvent dire quelque chose sur ().

7 - Distribution jointe d'un reseau bayesian. 6) 3. 3 Soit U l'ensemble (conjonction) des nceuds : U == {A,B,C,D,E,F,G,H,I}. 7) II est interessant de noter que la marginalisation sur un nceud sans descendant revient a enlever ce nceud du reseau ainsi que tous les liens y aboutissant. Par exemple en marginalisant sur le nceud H (fig. 8 - Marginalisation sur un nceud. On peut toujours ecrire un roseau bayesicn en placant les lettres de telle sorte que les parents d'un nceud le precedent dans la liste.

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