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ESAIM: Proc.
Volume 44, January 2014
Journées MAS 2012
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Page(s) | 291 - 299 | |
DOI | https://doi.org/10.1051/proc/201444018 | |
Published online | 14 January 2014 |
An overview on Approximate Bayesian computation*
1 UMR MISTEA,
Montpellier
SupAgro-INRA, France
2 Université Montpellier 2, I3M UMR
CNRS 5149, Montpellier, France
3 INRA, UMR 1062 CBGP,
Montferrier-sur-Lez,
France
Approximate Bayesian computation techniques, also called likelihood-free methods, are one of the most satisfactory approach to intractable likelihood problems. This overview presents recent results since its introduction about ten years ago in population genetics.
Résumé
Les méthodes bayésiennes approchées constituent l’un des outils majeurs d’inférence statistique en dimension finie lorsque la vraisemblance du modèle paramétrique considéré n’est pas accessible. Nous présentons quelques résultats récents qui ont permis d’augmenter significativement l’efficacité de ces techniques depuis leurs introductions dans le domaine de la génétique des populations il y a maintenant plus d’une dizaine année.
© EDP Sciences, SMAI 2013
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