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Mylène Bédard, DMS, Université de Montréal
Méthodes MCMC et algorithme de type Metropolis-Hastings.
Les méthodes Monte Carlo par chaînes de Markov (MCMC) sont des algorithmes permettant 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 méthodes MCMC.  Nous adresserons également le problème d’échelonnage de cet échantillonneur, qui a un impact sur l’efficacité de la méthode. Â