Description
Cours d'introduction pratique à l'inférence bayésienne. Le cours couvrira les fondamentaux, notamment la formulation, l'évaluation numérique et la comparaison de modèles bayésiens.
Rappels mathématiques. Utilisation d'algorithmes d'échantillonnage et méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov, à l'aide de logiciels adéquats (par ex., OpenBugs, Stan, INLA). Méthodes d'approximations. Modèles hiérarchiques, en particulier les modèles latents gaussiens.
Thèmes couverts
Introduction au paradigme bayésien
Formulation comparaison et évaluation de modèles bayésiens
Algorithmes d'échantillonnage et méthodes de Monte Carlo par chaînes de Markov
Stratégies computationnelles pour l'inférence
Modèles multi-niveaux
Sujets avancés
Remarques importantes
Cours en anglais : MATH 80601A