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STA305
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Présentation
  • Organisation
Leçons
I Introduction à l'analyse bayésienne
  • Introduction
II Modélisation bayésienne
  • Modélisation Bayésienne
  • Inférence bayésienne
III: Calcul numérique pour l'analyse bayésienne
  • Estimation a posteriori
  • Échantillonnage direct
  • Algorithmes MCMC
  • Algorithmes MCMC en pratique
IV: Études de cas
  • Post-mortem re-analysis of a clinical trial
  • Bayesian meta-analysis
  • CRM dose-escalation

Les algorithmes MCMC pour l'inférence bayésienne dans la pratique

  • Leçons video
    • Les logiciels implémentant des algorithmes MCMC
    • Diagnostiquer la convergence des algorithmes MCMC
    • Inférence
  • Diaporama

Leçons video

Les logiciels implémentant des algorithmes MCMC

Diagnostiquer la convergence des algorithmes MCMC

Inférence

Diaporama

Le diaporama pour cette section est affiché ci-dessous, et peut être téléchargé ici.

Dernière mise à jour le 29/11/2021


STA305
Université de Bordeaux    ISPED, M2 Santé Publique - option Biostatistique

Boris Hejblum    boris.hejblum@u-bordeaux.fr

Robin Genuer    robin.genuer@u-bordeaux.fr


ISPED

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Contenu 2024 Boris Hejblum

Ce site a été créé à partir du thème Academic avec blogdown et Hugo, et adapté du site de Andrew Heiss pour son cours Data Vizualisation en 2020.

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