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Atelier Apprentissage 2006–2007

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Choix de modèle(s) en statistique bayesienne : influence de l’a priori et supports algorithmiques
Christian Robert (univ. Paris IX)

18 décembre 2006

[En collaboration avec Gilles Celeux & Jean-Michel Marin]
Dans l’approche bayésienne, la sélection d’un modèle dans une famille prédéfinie est à la fois évidente d’un point de vue décisionnel et délicate des points de vue de l’influence des a prioris et de l’implémentation pratique. Dans cet exposé didactique, je m’appuierai sur deux articles récents pour décrire les difficultés de modélisation et de calcul rencontrées dans la sélection de modèles ainsi que les solutions possibles mais incomplètes proposées dans la littérature.

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Christian Robert Christian Robert (univ. Paris IX)
Ceremade - Université Paris-Dauphine