Analyse bayésienne du modèle linéaire avec erreur autocorrélée par échantillonnage de Gibbs : application à la modélisation d'un procédé agroalimentaire à partir de données recueillies sur ligne
Investigations particulaires pour l’inférence statistique et l’optimisation de plan d’expériences
Les algorithmes particulaires sont des techniques de Monte-Carlo qui associent des étapes d’échantillonnage pondéré, de rééchantillonnage bootstrap, de régénérescence markovienne et de recuit simulé. Grâce à trois exemples de complexité croissante, nous décrivons leurs implémentations pour l’estimation du maximum de vraisemblance, l’évaluation de la distribution a posteriori pour un modèle à variables latentes et la recherche du plan d’expérience optimal. Les solutions de ces exemples pédagogiques...
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