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dc.contributor.authorGrelaud, Aude
dc.contributor.authorRobert, Christian P.
dc.contributor.authorMarin, Jean-Michel
HAL ID: 9121
ORCID: 0000-0001-7451-9719
dc.date.accessioned2014-02-18T15:47:49Z
dc.date.available2014-02-18T15:47:49Z
dc.date.issued2009
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/12680
dc.description.abstractfrOn s'intéresse au problème du choix bayésien de modèles de champs de Gibbs. Ce choix repose sur l'évaluation des probabilités a posteriori des modèles. Nous montrons l'existence d'une statistique exhaustive pour l'ensemble des paramètres, incluant l'indice du modèle, constituée de la concaténation de statistiques exhaustives de chacun des modèles. Nous utilisons cette statistique pour construire un algorithme ABC.en
dc.language.isoenen
dc.subjectbayesian modelen
dc.subject.ddc519en
dc.titleABC methods for model choice in Gibbs random fieldsen
dc.title.alternativeChoix bayésien de champs de Gibbs par méthode ABCen
dc.typeArticle accepté pour publication ou publié
dc.description.abstractenWe consider the problem of model selection within the class of Gibbs random fields. In a Bayesian framework, this choice relies on the evaluation of the posterior probabilities of all models. We define an extended parameter setting, including the model index and show the existence of a corresponding sufficient statistic made of the conjunction of the sufficient statistics of all models. We use this statistic to derive an ABC algorithm.en
dc.relation.isversionofjnlnameComptes rendus mathématique
dc.relation.isversionofjnlvol347en
dc.relation.isversionofjnlissue3-4en
dc.relation.isversionofjnldate2009
dc.relation.isversionofjnlpages205-210en
dc.relation.isversionofdoihttp://dx.doi.org/10.1016/j.crma.2008.12.009en
dc.relation.isversionofjnlpublisherElsevieren
dc.subject.ddclabelProbabilités et mathématiques appliquéesen
dc.relation.forthcomingnonen
dc.relation.forthcomingprintnonen


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