Methodes de monte carlo par chaones de markov - ROBERT/CHRISTIAN - Economica - Livre

La simulation est devenue dans la dernière décennie un outil essentiel du traitement statistique de modèles complexes et de la mise en œuvre 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 co