intervalle de confiance "plus haute densité" (HPD)

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Stéphane Laurent
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intervalle de confiance "plus haute densité" (HPD)

Messagepar Stéphane Laurent » 12 Mai 2007, 09:31

Bonjour,

Etant définie une fonction f d'une variable dans R, concave et unimodale, et étant donné A>0, y a-t-il une fonction pour déterminer l'intervalle [a;b] qui contient le mode et tel que f(a)=f(b) et l'intégrale de f sur [a;b] est égale à A ?

On utilise cela en stat bayésienne, f est la loi a posteriori d'un paramètre scalaire et [a;b] est le "highest posterior density credible interval"

Merci.

Renaud Lancelot
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Messagepar Renaud Lancelot » 12 Mai 2007, 15:53

Voir la fonction HPDinterval dans le package coda, spécialisé dans le diagnostic des modèles estimés par MCMC.

NB: facile à trouver avec RSiteSearch("HPD") qui fournit d'ailleurs d'autres réponses intéressantes.

Renaud

Stéphane Laurent
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re

Messagepar Stéphane Laurent » 15 Mai 2007, 11:27

Merci,

Je connais bien coda. Mais la fonction HPDinterval de coda détermine l'HPD à partir de simulations, pas à partir de l'expression de la densité.

Je m'en vais voir RSiteSearch("HPD"), merci.

Stéphane.

Stéphane Laurent
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Messagepar Stéphane Laurent » 15 Mai 2007, 12:29

Très bien, j'ai trouvé le package TeachingDemos qui permet d'obtenir l'HPD interval à partir de la fonction de répartition inverse de la loi a posteriori, cela convient parfaitement dans mon cas :D


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