Please use this identifier to cite or link to this item: http://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/7233
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorAkhalaf., Kaddour-
dc.contributor.authorAicha., Moumen-
dc.contributor.authorBouraine, L; promotrice-
dc.date.accessioned2018-02-18T12:59:09Z-
dc.date.available2018-02-18T12:59:09Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://univ-bejaia.dz/dspace/123456789/7233-
dc.descriptionOption : Statistique et Analyse Décisionnelleen_US
dc.description.abstractCe travail est une application des méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov à la statistique bayésienne pour l.estimation des paramètres, après cette introduction générale, ce mémoire est organisé comme suit Le premier chapitre donne un rappel de quelques notions préliminaires de la statistique bayésienne telles que la loi a posteriori et les di¤érentes approches de construction d.une loi a priori dans le cas de la disponibilité et la non disponibilité de l.information a priori. Le deuxième chapitre concerne quelques méthodes de simulation classiques, les méth- odes de Monte-Carlo et quelques méthodes de réduction de variance. Le troisième chapitre est une description générale de l.approche MCMC. Il sera ques- tion de la construction de tels algorithmes, de leur convergence. Certains algorithmes de base seront décrits en détails et plusieurs méthodes de contrôle de convergence seront présentées. Le dernier chapitre porte sur une application des algorithmes MCMC à l.estimation de Bayes, en donnant quelques exemples théoriques et une application sur des données réelles. La conclusion synthétise les points essentiels abordés dans ce mémoire et donne quelques perspectives de recherche future. Les programmes de simulation élaborés sous le logiciel R sont donnés en annexe.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversité abderrahmane mira béjaiaen_US
dc.subjectStatistique byésienne ; Chaine Markov ; MCMCen_US
dc.titleMéthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov application à l’estimation bayésienneen_US
dc.typeThesisen_US
Appears in Collections:Mémoires de Master

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Méthodes de Monte-Carlo par chaînes de Markov application à l’estimation bayésienne.pdf567.69 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.