Modèles à espace d'états non linéaires/non gaussiens et inférence bayésienne par méthode {MCMC} -- Une application en évaluation des stocks halieutiques

Fabien Campillo 1 Rivo Rakotozafy 2
1 ASPI - Applications of interacting particle systems to statistics
UR1 - Université de Rennes 1, Inria Rennes – Bretagne Atlantique , CNRS - Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6074
Abstract : Difference equations with delay are widely used to model the evolution of the biomass of a fish stock (delay difference models). Represented as a state- space model they allow, starting from the data of the annual catches, a relevant Bayesian analysis. For this purpose we can use an hybrid MCMC method combi- ning a Metropolis-Hastings algorithm within a Gibbs sampler, namely the single- component Metropolis-Hastings algorithm.
Type de document :
Communication dans un congrès
XXXVIèmes Journées de Statistique, May 2004, Montpellier, France. 2004
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Contributeur : Fabien Campillo <>
Soumis le : mercredi 14 décembre 2011 - 18:47:36
Dernière modification le : mercredi 16 mai 2018 - 11:23:02
Document(s) archivé(s) le : jeudi 15 mars 2012 - 02:45:42

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Fabien Campillo, Rivo Rakotozafy. Modèles à espace d'états non linéaires/non gaussiens et inférence bayésienne par méthode {MCMC} -- Une application en évaluation des stocks halieutiques. XXXVIèmes Journées de Statistique, May 2004, Montpellier, France. 2004. 〈hal-00652089〉

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