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    C5 — Modélisation Bayésienne

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    1. Ouverture
      1 Chapitre
      1. M0. Penser en distributions
    2. Bloc 1 — Fondations
      2 Chapitres
      1. M1. Théorème de Bayes et inférence
      2. M2. Choix des priors
    3. Bloc 2 — MCMC et diagnostic
      2 Chapitres
      1. M3. Échantillonnage MCMC et HMC
      2. M4. Diagnostic de convergence
    4. Bloc 3 — Modèles standards en brms
      2 Chapitres
      1. M5. Régression linéaire bayésienne
      2. M6. GLM bayésiens (logistique, Poisson, binomial négatif)
    5. Bloc 4 — Modèles hiérarchiques
      2 Chapitres
      1. M7. Effets aléatoires bayésiens
      2. M8. Modèles hiérarchiques complexes
    6. Bloc 5 — Comparaison et communication
      2 Chapitres
      1. M9. Comparaison de modèles (LOO, WAIC)
      2. M10. Posterior predictive checks et rapport
    7. Clôture

    Participants 5

    • akiasosthene
    • Carmelo Eichelberger
    • Craig Corby
    • Joie Stark
    • Merle Conrad
    C5 — Modélisation Bayésienne Bloc 2 — MCMC et diagnostic
    Leçon 3 de 7
    En cours
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    Bloc 2 — MCMC et diagnostic

    akiasosthene
    akiasosthene juin 12, 2026

    Comment Stan échantillonne le posterior et comment vérifier que ça marche.

    Contenu du Leçon
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    M3. Échantillonnage MCMC et HMC
    M4. Diagnostic de convergence

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