La simulation est devenue dans la dernière décennie un outil essentiel du traitement statistique de modèles complexes et de la mise en oeuvre de techniques statistiques avancées, comme le bootstrap ou les méthodes d'inférence simulée.
Ce livre présente les éléments de base de la simulation de lois de probabilité (génération de variables uniformes et de lois usuelles) et de leur utilisation en Statistique (intégration de Monte Carlo, optimisation stochastique). Après un bref rappel sur les chaînes de Markov, les techniques plus spécifiques de Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) sont présentées en détail, à la fois du point de vue théorique (validité et convergence) et du point de vue de leur implémentation (accélération, choix de paramètres, limitations).
Les algorithmes d'échantillonnage de Gibbs sont ainsi distingués des méthodes générales de Hastings-Metropolis par leur plus grande richesse théorique. Les derniers chapitres contiennent un exposé critique sur l'état de l'art en contrôle de convergence de ces algorithmes et une présentation unifiée des diverses applications des méthodes MCMC aux modèles à données manquantes. De nombreux exemples statistiques illustrent les méthodes présentées dans cet ouvrage destiné aux étudiants de deuxième et troisième cycles universitaires en Mathématiques Appliquées ainsi qu'aux chercheurs et praticiens désirant utiliser les méthodes MCMC.
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Caraïbes, 1492. "Ce sont ceux qui ont posé le pied sur ces terres qui ont amené la barbarie, la torture, la cruauté, la destruction des lieux, la mort..."
Chacune des deux demeures dont il sera question est représentée dans le sablier et le lecteur sait d'entrée de jeu qu'il faudra retourner le livre pour découvrir la vérité. Pour comprendre l'enquête menée en 1939, on a besoin de se référer aux indices présents dans la première histoire... un véritable puzzle, d'un incroyable tour de force
Sanche, chanteur du groupe Planète Bolingo, a pris la plume pour raconter son expérience en tant qu’humanitaire...
