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H 1 Bayesian computational methods

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.

    Keywords : 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
      Collection : Research School
      Format : MP4
      Durée : 01:58:23
      Domaine : Probability & Statistics
      Audience : Chercheurs ; Doctorants , Post - Doctorants ; 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 Congrès : https://www.chairejeanmorlet.com/2018-2-...

    Citation Data

    DOI : 10.24350/CIRM.V.19468303
    Cite this video as: 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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