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Bayesian computational methods

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Auteurs : Robert, Christian P. (Auteur de la conférence)
CIRM (Editeur )

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Résumé : This is a short introduction to the many directions of current research in Bayesian computational statistics, from accelerating MCMC algorithms, to using partly deterministic Markov processes like the bouncy particle and the zigzag samplers, to approximating the target or the proposal distributions in such methods. The main illustration focuses on the evaluation of normalising constants and ratios of normalising constants.

Mots-Clés : Bayesian computation; Bayesian statistics; Markov chain Monte Carlo; MCMC simulation; computational methods

Codes MSC :
62C10 - Bayesian problems; characterization of Bayes procedures
62F15 - Bayesian inference
65C05 - Monte Carlo methods
65C60 - Computational problems in statistics

    Informations sur la Vidéo

    Réalisateur : Hennenfent, Guillaume
    Langue : Anglais
    Date de Publication : 12/11/2018
    Date de Captation : 23/10/2018
    Sous Collection : Research School
    Catégorie arXiv : Computation ; Methodology
    Domaine(s) : Probabilités & Statistiques
    Format : MP4 (.mp4) - HD
    Durée : 01:58:23
    Audience : Chercheurs ; Etudiants Science Cycle 2
    Download : https://videos.cirm-math.fr/2018-10-23_Robert.mp4

Informations sur la Rencontre

Nom de la Rencontre : Jean-Morlet chair: Masterclass in Bayesian statistics / Chaire Jean-Morlet : École de statistique bayésienne
Organisateurs de la Rencontre : Chopin, Nicolas ; Mengersen, Kerrie ; Pommeret, Denys ; Pudlo, Pierre ; Robert, Christian P. ; Ryder, Robin
Dates : 22/10/2018 - 26/10/2018
Année de la rencontre : 2018
URL de la Rencontre : https://www.chairejeanmorlet.com/1854.html

Données de citation

DOI : 10.24350/CIRM.V.19468303
Citer cette vidéo: Robert, Christian P. (2018). Bayesian computational methods. CIRM. Audiovisual resource. doi:10.24350/CIRM.V.19468303
URI : http://dx.doi.org/10.24350/CIRM.V.19468303

Voir Aussi

Bibliographie



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