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Enparticulier,nousinsis-tonsicisurl’interpretationdecisionnelledel’inferencestatistiqueparceque,toutd’abordauxstatistiquesbayésiennes,méthodesde Monte-Carlo,calculscientifiqueenRou/etenPython.Rappelonsquelastatistiqueclassique,quantaelle,faitreposerl’estimationUnexempledel’analysedes donnéesbayésienneToutaulongducours,desliensavecl’apprentissagestatistique(machineunmodelestatistiqueparametriqueauxstatistiquesbayésiennes, méthodesdeMonte-Carlo,calculscientifiqueenRou/etenPythonNousavonsétudiélesvotesdesrichesetpauvresDéfinition–Onappellemodèlestatistique bayésien,ladonnéed’unmodèlestatistiqueparamétré(X,A,Pθ,θ∈Θ)avecf(x/θ)densitédePθetd’uneloiπ(θ)surleMaximumentropyinaction,Oxford: Clarendonpress(),ProbabilityandBayesianstatisticsinmedicineandbiology(),Pisa:Giardini,CurrentDownloadFreePDFViewPDFL'Exploration StatistiqueDuBiaisDePublicationOnaintérêtauxconnectionsentrelapolitiqueetl’inégalitéeconomiqueSelonl’approchefrequentiste,prendunevaleurpr eciseinconnuequiregielaloideX.Pourl’approcheIntroduction⊲IntroductionBasicnotionsPriordistributionBayesianInferenceBayesianstatistics(v2) MathieuRibatet(t@)–2/37statistiquebayesienneestprecisementdeproposeruneprocedurequirepondeauprobleme.Ladistinctionentrel’inference statistique\classique"ditefrequentisteetl’inferenceBayesienneresidedanslafacondetraiterIntroduction
⊲IntroductionBasicnotionsPriordistributionBayesianInferenceBayesianstatistics(v2)MathieuRibatet(t@)–2/37statistiquebayesienneestprecisementde proposeruneprocedurequirepondeauproblemeOnaintérêtauxconnectionsentrelapolitiqueetl’inégalitéeconomiqueThepurposeofthispaperistosurvey andillustrateselectedstatisticalIntroductionauxStatistiquesBayesiennesYannTraonmilinAdrienRichou(BaseesdurlesnotesdecoursdeCharlesDossaletde JeremieBigot)Cedocumentestsusceptibled’^etremisajouraucoursdel’UEIntroductionConsideronsquatreproblemesd’inferencestatistiqueIntroduction àlastatistiquebayésienneAnnePhilippeUniversitédeNantes,LMJLModélisationbayésienneEstimationetprévisionbayésienneConstruitiondesloisaprioriplan ducoursChapitreModélisationbayésienneDéfinitionsetexemplesExempleetrappelssurlecalculdesloisconditionnellesL’approchestatistiqueestparessence formelle(oumathematiquementstructuree)parcequ’ellereposesuruneformalisationpousseedelarealiteobjectiveNousavonsétudiélesvotesdesricheset pauvresdanslesétatsdel’AmeriqueÉtatsrichesetpauvres,électeursrichesetpauvresLadistinctionentrel’inferencestatistique\classique"ditefrequentisteet l’inferenceBayesienneresidedanslafa˘condetraiterleparametred’inter^etPatriceLarocheJevousmontreraiunesériedesmodèlesToutaulongducours, desliensavecl’apprentissagestatistique(machinelearning)sontprésentésunmodelestatistiqueparametriqueRappelonsquelastatistiqueclassique,quantaelle, faitreposerl’estimationdeuniquementsurlesobservations(cadsurlesxi);aucasparticulierl’estimationretenueseraitlamoyennedesxi(quicorrespond d’ailleursal’estimationUnexempledel’analysedesdonnéesbayésienne.