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dc.contributor.advisorColin, Bernard
dc.contributor.authorAngers, Jean-François
dc.date.accessioned2019-01-25T16:01:50Z
dc.date.available2019-01-25T16:01:50Z
dc.date.created1984
dc.date.issued1984
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11143/14887
dc.description.abstractCe mémoire se divise en deux parties. Dans un premier temps (chapitre 2 et 3), nous introduirons le lecteur à la théorie de la décision bayésienne ainsi qu'aux caractéristiques particulière de l'approche robuste. Dans la seconde partie (chapitre 4), nous donnerons différentes façons de choisir un paramètre de contamination afin de rendre une densité a priori contaminée la plus non-informative possible. Nous démontrerons et appliquerons un théorème sur l'existence de densités a priori contaminées telles que ces dernières soient le plus <<près>> possibles de leur densité a posteriori.
dc.language.isofre
dc.publisherUniversité de Sherbrooke
dc.rights© Jean-François Angers
dc.subjectThéorie de la décision bayésienne
dc.titleAperçu de l'approche robuste de la théorie de la décision bayésienne
dc.typeMémoire
tme.degree.disciplineMathématiques
tme.degree.grantorFaculté des sciences
tme.degree.levelMaîtrise
tme.degree.nameM. Sc.


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