modélisation bayésienne de l'environnement; méthodes Markov Chain Monte Carlo; variables latentes; modélisation graphique
Abstract :
[fr] En statistique bayésienne le raisonnement conditionnel est à la base de la solidarité étroite entre modélisation et calcul par algorithmes MCMC. Un des aspects les plus fructueux de son utilisation est l'utilisation explicite des variables latentes ou cachées. On présente trois exemples de séries météorologiques représentées par des modèles de processus ponctuels marqués de complexité croissante. Sur ces exemples on montre la souplesse de modélisation et les facilités de calcul apportées par les variables latentes en relation avec les techniques "d'augmentation de données de Tanner".
Disciplines :
Mathematics
Author, co-author :
Bernier, Jacques
Parent, Eric
Boreux, Jean-Jacques ; Université de Liège - ULiège > Département des sciences et gestion de l'environnement > Surveillance de l'environnement
Language :
French
Title :
Statistique bayésienne des processus ponctuels marqués. Le rôle des variables latentes dans la démarche de modélisation.
