Méthodes de Monte-Carlo avec R

Christian Robert, George Casella - Collection Pratique R

256 pages, parution le 20/01/2011

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Résumé

Les techniques informatiques de simulation sont essentielles au statisticien. Afin que celui-ci puisse les utiliser en vue de résoudre des problèmes statistiques, il lui faut au préalable développer son intuition et sa capacité à produire lui-même des modèles de simulation. Ce livre adopte donc le point de vue du programmeur pour exposer ces outils fondamentaux de simulation stochastique. Il montre comment les implémenter sous R et donne les clés d'une meilleure compréhension des méthodes exposées en vue de leur comparaison, sans s'attarder trop longuement sur leur justification théorique.

Les auteurs présentent les algorithmes de base pour la génération de données aléatoires, les techniques de Monte-Carlo pour l'intégration et l'optimisation, les diagnostics de convergence, les chaînes de Markov, les algorithmes adaptatifs, les algorithmes de Metropolis-Hastings et de Gibbs. Tous les chapitres incluent des exercices. Les programmes R sont disponibles dans un package spécifique.

Le livre s'adresse à toute personne que la simulation statistique intéresse et n'exige aucune connaissance préalable du langage R, ni aucune expertise en statistique bayésienne, bien que nombre d'exercices relèvent de ce champ précis. Cet ouvrage sera utile aux étudiants et aux professionnels actifs dans les domaines de la statistique, des télécommunications, de l'économétrie, de la finance et bien d'autres encore.

L'auteur - Christian Robert

Actuaire et Docteur en Mathématiques Appliquées, Christian Robert enseigne l'économétrie de l'assurance à l'Ecole Nationale de la Statistique et de l'Administration Economique et au Conservatoire National des Arts et Métiers.

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Sommaire

Préliminaires
Génération de variables aléatoires
Intégration de Monte-Carlo
Contrôler et accélérer la convergence
Optimisation par les méthodes de Monte-Carlo
Algorithmes de Metropolis-Hastings
Échantillonneurs de Gibbs
Contrôle et adaptation des algorithmes MCMC

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Caractéristiques techniques

	PAPIER
Éditeur(s)	Springer
Auteur(s)	Christian Robert, George Casella
Collection	Pratique R
Parution	20/01/2011
Nb. de pages	256
Format	23 x 30
Couverture	Broché
Poids	465g
Intérieur	Noir et Blanc
EAN13	9782817801803
ISBN13	978-2-8178-0180-3