Bayesian nonparametrics, convergence and limiting shape of posterior distributions

Résumé : Ce manuscrit présente mes travaux en statistique bayésienne non-paramétrique. Il s'agit d'étudier le comportement de la mesure a posteriori, une mesure aléatoire qui dépend des observations, pour des modèles statistiques de dimension très grande ou infinie, tels que les modèles non-paramétriques et semi-paramétriques. Le document est structuré en trois parties. Les deux premières traitent des résultats obtenus sur les vitesses de convergence de lois a posteriori. Dans la troisième partie, nous présentons des résultats de forme limite. Le théorème de Bernstein-von Mises est établi en dimension infinie, dans des cadres semi- et non-paramétriques.
Type de document :
HDR
Statistics [stat]. Université Paris Diderot Paris 7, 2014
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Contributeur : Ismael Castillo <>
Soumis le : mardi 6 janvier 2015 - 11:09:20
Dernière modification le : jeudi 27 avril 2017 - 09:45:51
Document(s) archivé(s) le : mercredi 3 juin 2015 - 11:50:47

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Ismael Castillo. Bayesian nonparametrics, convergence and limiting shape of posterior distributions. Statistics [stat]. Université Paris Diderot Paris 7, 2014. <tel-01096755>

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