WinBUGS, R2WinBUGS, coda

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Stéphane Laurent
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WinBUGS, R2WinBUGS, coda

Messagepar Stéphane Laurent » 22 Fév 2007, 08:37

Bonjour,

Y a-t-il des utilisateurs de R2WinBUGS sur ce forum ?

J'ai fait un programme qui fonctionne quand je mets l'option codaPkg=TRUE, mais qui ne fonctionne pas sinon. Est-ce que cela parle à quelqu'un ? :roll:

Stéphane Laurent
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Messagepar Stéphane Laurent » 04 Mar 2007, 11:51

Bonjour,

Je ne vois aucune réponse... Est-ce que quelqu'un a une idée d'un forum où des gens connaissent l'algorithme de Gibbs et compagnie en statistique bayésienne ? Même un forum anglophone.

Il y a bien la liste de WinBUGS mais c'est pas terrible, c'est pas un forum c'est une liste.

Renaud Lancelot
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Messagepar Renaud Lancelot » 05 Mar 2007, 08:01

Bonjour Stéphane,

Pour des questions spécifiques à R2WinBUGS, contacter les auteurs et mainteneurs du package. D'après sa description:

Author: originally written by Andrew Gelman <gelman@stat.columbia.edu>; changes and packaged by Sibylle Sturtz
<sturtz@statistik.uni-dortmund.de> and Uwe Ligges <ligges@statistik.uni-dortmund.de>. With considerable contributions
by Gregor Gorjanc <gregor.gorjanc@bfro.uni-lj.si> and Jouni Kerman <kerman@stat.columbia.edu>.


Il y a maintenant de très nombreux packages utilisant les stats bayésiennes sous R. Voir la section "CRAN Task Views" sur le CRAN et le lien vers "Bayesian inference": http://cran.r-project.org/src/contrib/Views/Bayesian.html où vous trouverez une liste impressionnante de packages ainsi que des liens vers d'autres sites spécialisés.

Pour des questions sur l'algorithme de Gibbs, il faut aller sur des forums spécialisés en stats, comme par exemple http://lists.psu.edu/archives/edstat-l.html.

Cela dit, ça dépend ce qui vous intéresse. Il est toujours utile et nécessaire de lire la biblio de base. Pour ma part et dans le domaine me concernant, j'ai apprécié la lecture de

Zeger, S.L., Karim, M.R., 1991. Generalized linear models with random effects: a Gibbs sampling approach. Journal of the American Statistical Association 86, 79-86.

et j'ai trouvé une présentation basique et très pédagogique (avec exemples et exercices reproductibles sous tableur) dans:

Manly, B.F.J., 1997. Randomization, bootstrap and Monte Carlo methods in biology, 2nd Edition. CRC Press / Chapman & Hall, 399 p.

Bon courage,

Renaud

Stéphane Laurent
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Messagepar Stéphane Laurent » 17 Mar 2007, 20:17

Merci pour les liens et les références.


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