Analyse bayésienne de modèles markoviens d'évolution de ressources naturelles

Fabien Campillo 1 Rivo Rakotozafy 2 Vivien Rossi 1
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 : One applies Monte Carlo methods to state sapce models with unknown parameters. The first one is a Monte Carlo Markov Chain algorithm. The second one is the particle filtering. We compare these methods applied to a biomass evolution model for fisheries.
Type de document :
Communication dans un congrès
International African Conference on Research in Computer Science and Applied mathematics (CARI'06), Nov 2006, Cotonou, Bénin. 2006, Proceedings of the 9\/$^th$ International African Conference on Research in Computer Science and Applied mathematics (CARI'06)
Liste complète des métadonnées

Littérature citée [9 références]  Voir  Masquer  Télécharger

https://hal.inria.fr/inria-00506586
Contributeur : Fabien Campillo <>
Soumis le : mercredi 28 juillet 2010 - 12:25:57
Dernière modification le : mercredi 11 avril 2018 - 01:51:54
Document(s) archivé(s) le : vendredi 29 octobre 2010 - 10:35:49

Fichier

campillo2006a.pdf
Fichiers éditeurs autorisés sur une archive ouverte

Identifiants

  • HAL Id : inria-00506586, version 1

Citation

Fabien Campillo, Rivo Rakotozafy, Vivien Rossi. Analyse bayésienne de modèles markoviens d'évolution de ressources naturelles. International African Conference on Research in Computer Science and Applied mathematics (CARI'06), Nov 2006, Cotonou, Bénin. 2006, Proceedings of the 9\/$^th$ International African Conference on Research in Computer Science and Applied mathematics (CARI'06). 〈inria-00506586〉

Partager

Métriques

Consultations de la notice

295

Téléchargements de fichiers

115