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DESCRIPTION:Méthodes MCMC et algorithme de type Metropolis-Hastings.\n\nLes
  méthodes Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) sont des algorithmes pe
 rmettant de générer des échantillons provenant de distributions complexes 
 et/ou en grandes dimensions.  Cette présentation se veut une initiation à 
 ces algorithmes.  Nous présenterons quelques informations historiques sur 
 l’origine de ces méthodes et étudierons le fonctionnement de l’algorithme 
 de type Metropolis-Hastings\, sans doute le plus populaire parmi les métho
 des MCMC.  Nous adresserons également le problème d’échelonnage de cet éch
 antillonneur\, qui a un impact sur l’efficacité de la méthode.  \n
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LOCATION:Room Z-337\, CA\, Pavillon Claire-McNIcoll
SUMMARY:Mylène Bédard\, DMS\, Université de Montréal
URL:/mathstat/channels/event/mylene-bedard-dms-univers
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