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Le rôle pivot des variables latentes pourle raisonnement statistique conditionnel. Exemples d'applications environnementales des processus ponctuels marqués.
Parent, E.; Bernier, J.; Boreux, Jean-Jacques
2006In Revue de Statistique Appliquée, 54 (4), p. 85-111
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Keywords :
modélisation bayésienne en environnement; méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov; variables latentes; modélisation graphique
Abstract :
[fr] En statistique bayésienne, le raisonnement conditionnel probabiliste fonde la solidarité étroite entre modélisation et inférence. Dans le cadre de ce raisonnement, un rôle pivot est joué par les variables latentes. Ce mode de raisonnement peut s’avérer utile aussi en statistique fréquentiste. On présente trois séries hydrométéorologiques décrites par des modèles de processus ponctuels marqués de complexité croissante. Sur ces exemples, on montre comment récolter les fruits de la souplesse de modélisation et des facilités de calcul apportées par les variables latentes. Ces variables améliorent la conceptualisation de variables de structure dans les modèles statistiques et permettent aux calculs d’inférence de bénéficier des algorithmes MCMC en relation avec les techniques «d’augmentation de données».
Disciplines :
Mathematics
Author, co-author :
Parent, E.
Bernier, J.
Boreux, Jean-Jacques ;  Université de Liège - ULiège > Département des sciences et gestion de l'environnement > Surveillance de l'environnement
Language :
French
Title :
Le rôle pivot des variables latentes pourle raisonnement statistique conditionnel. Exemples d'applications environnementales des processus ponctuels marqués.
Publication date :
2006
Journal title :
Revue de Statistique Appliquée
ISSN :
0035-175X
Volume :
54
Issue :
4
Pages :
85-111
Peer reviewed :
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Available on ORBi :
since 14 April 2010

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