Méthodes de Monte-Carlo Avec R

Ce livre expose les principaux outils utilisés pour la simulation statistique du point de vue du programmeur et montre comment les implémenter sous R. Il présente les algorithmes de base pour la génération de données aléatoires, les techniques de monte Carlo pour l'intégration et l'optimisation, les diagnostiques de convergence, les chaînes de Markov, les algorithmes adaptatifs et les algorithmes de Metropolis-Hastings and Gibbs. Tous les chapitres incluent des exercices. Les...
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Ce livre expose les principaux outils utilisés pour la simulation statistique du point de vue du programmeur et montre comment les implémenter sous R. Il présente les algorithmes de base pour la génération de données aléatoires, les techniques de monte Carlo pour l'intégration et l'optimisation, les diagnostiques de convergence, les chaînes de Markov, les algorithmes adaptatifs et les algorithmes de Metropolis-Hastings and Gibbs. Tous les chapitres incluent des exercices. Les programmes R sont quant à eux disponibles dans un package spécifique. Le livre s'adresse à toute personne que la stimulation statistique intéresse, mais ne demande pas de connaissance approfondie en ce domaine. Il sera utile aux étudiants et aux professionnels actifs dans les domaines de la statistique, des télécommunications, de l'économétrie, de la finance.