Projet de 2ᵉ année à l'ENSAE Paris, réalisé dans le cadre du cours de Simulations and Monte Carlo.
Les modèles log-linéaires s'appliquent à un vecteur aléatoire X ∈ {0,1}^d.
La probabilité d'observer une certaine réalisation x est donnée, dans le cas d’un modèle restreint aux interactions d’ordre 2, par :
log P(X = x) = α + Σ βᵢ xᵢ + Σ γᵢⱼ xᵢ xⱼ,
où les sommes sont respectivement sur i = 1,…,n et i < j.
- Question 1 : génération de données à partir de paramètres fixés β et γ.
- Questions suivantes : inférence des paramètres à partir d’une distribution donnée.
Charles Rollet, Alexandre Partensky et Corentin Pernot
- Cours de Monte Carlo, Nicolas Chopin
- MCMC for doubly-intractable distributions, I. Murray, Z. Ghahramani, D. J. C. MacKay
https://mlg.eng.cam.ac.uk/zoubin/papers/doubly_intractable.pdf - Computational Statistics, T. Denœux
https://www.hds.utc.fr/~tdenoeux/dokuwiki/_media/en/mcmc_slides.pdf