Campillo Fabien, Rakotozafy Rivo, Rossi Vivien.
2007. Bayesian numerical inference for hidden Markov models.
In : Colloque international de Statistique Appliquée pour le Développement en Afrique - SADA'07, 26 février - 02 mars 2007, Cotonou , Bénin
Résumé : In many situations it is important to be able to propose N independent realizations of a given distribution law. We propose a strategy for making N parallel Monte Carlo Markov Chains (MCMC) interact in order to get an approximation of an independent N-sample of a given target law. In this method each individual chain proposes candidates for all other chains. We prove that the set of interacting chains is itself a MCMC method for the product of N target measures. Compared to independent parallel chains this method is more time consuming, but we show through examples that it possesses many advantages. This approach is applied to a biomass evolution model.
Mots-clés Agrovoc : méthode statistique, modèle mathématique, modèle de simulation
Classification Agris : U10 - Informatique, mathématiques et statistiques
Auteurs et affiliations
- Campillo Fabien, IRISA (FRA)
- Rakotozafy Rivo, Université de Fianarantsoa (MDG)
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Rossi Vivien, CIRAD-ES-UPR Dynamique forestière (FRA)
ORCID: 0000-0001-5458-1523
Autres liens de la publication
Source : Cirad - Agritrop (https://agritrop.cirad.fr/543535/)
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