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ABC methods for model choice in Gibbs random fields
Journal article   Peer reviewed

ABC methods for model choice in Gibbs random fields

Aude Grelaud, Christian Robert and Jean-Michel Marin
Comptes Rendus. Mathématique, Vol.347(3-4), pp.205-210
02/2009

Abstract

Chain Monte-Carlo
On 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.
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