Analyse bayésienne de modèles markoviens d'évolution de ressources naturelles

Fabien Campillo; Rivo Rakotozafy; Vivien Rossi

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

2 Université de Fianarantsoa [Fianarantsoa]

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)

Domaine :

Mathématiques [math] / Probabilités [math.PR]

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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

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