Pédagogie de l'approche statistique bayésienne développée à partir d'exemples pratiques. Revient sur les principes généraux de modélisation statistique et élargit les possibilités de modélisation à partir d'exemples de difficulté croissante. Présente ensuite les algorithmes de calcul utiles pour estimer les inconnues du modèle, illustrant chaque modèle d'inférence de cas d'application.
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