Méthodes de Monte-Carlo avec R [electronic resource] / by Christian P. Robert, George Casella.
By: Robert, Christian P [author.].
Contributor(s): Casella, George [author.] | SpringerLink (Online service).
Material type:
BookSeries: Collection Pratique R: Publisher: Paris : Springer Paris, 2011Description: XVI, 260 p. online resource.Content type: text Media type: computer Carrier type: online resourceISBN: 9782817801810.Subject(s): Statistics | Mathematical statistics | Economics -- Statistics | Statistics | Statistical Theory and Methods | Statistics and Computing/Statistics Programs | Statistics for Business/Economics/Mathematical Finance/Insurance | Statistics for Engineering, Physics, Computer Science, Chemistry and Earth Sciences | Statistics for Social Science, Behavorial Science, Education, Public Policy, and LawDDC classification: 519.5 Online resources: Click here to access online
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Springer eBooksSummary: 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. Christian P.Robert est Professeur à l'université Paris-Dauphine et membre de l’Institut universitaire de France George Casella est Distinguished Professor à l'université de Floride
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. Christian P.Robert est Professeur à l'université Paris-Dauphine et membre de l’Institut universitaire de France George Casella est Distinguished Professor à l'université de Floride
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