Ce repos contient des ressources, des exemples et de la documentation liés au diagnostic de la convergence dans les simulations par la méthode de Monte Carlo avec chaînes de Markov (MCMC). Il se concentre sur les outils et techniques tels que le diagnostic de Gelman-Rubin (PSRF) et les graphiques de trace, couramment utilisés dans la modélisation statistique bayésienne.
Les diagnostics de convergence sont essentiels pour valider la fiabilité des résultats MCMC. Une convergence médiocre peut conduire à des inférences biaisées et à des conclusions invalides. Ce référentiel vise à fournir :
coda, rjags, etc.).diagnostics/ : Document LaTeX expliquant les graphiques Gelman-Rubin et les tracés.examples/ – Exemples de code MCMC et de vérifications de convergence dans R.plots/ – Exemples detracés et illustrations de convergence.errors/ – Documentation sur les erreurs de convergence courantes et comment les corriger.chol.default(W) dans gelman.diag().Créé par Abdoulaye OUATTARA, dans le cadre de recherches sur l’inférence bayésienne et les diagnostics de simulation.
Ce projet est sous licence MIT – voir le fichier LICENCE pour plus de détails.
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