Le choix Bayésien (réimpression 2016, en 2 volumes + annexes)

Cet ouvrage couvre l'approche dite bayésienne de l'inférence statistique et en
particulier ses aspects décisionnels. Les bases de cette axiomatique (choix de
l'a priori, décisions optimales, tests et régions de confiance) sont abordées
en détail, ainsi que des ouvertures plus récentes de l'analyse bayésienne
comme le choix de modèles, l'utilisation de méthodes numériques stochastiques
d'approximation (MCMC), la théorie des lois non informatives (axiomes de
Berger-Bernardo) et la relation à la théorie classique de l'admissibilité.
Chaque chapitre est complété par une suite extensive d'exercices de difficulté
croissante et par des notes bibliographiques sur les thèmes abordés. Ce livre
peut être utilisé dans un programme de Master en Mathématiques appliquées, en
Biométrie, en Économétrie ou dans tout autre programme faisant appel aux
techniques quantitatives de traitement de l'information. Il ne nécessite comme
préliminaire qu'un cours de base en théorie des probabilités et en statistique
mathématique. Il peut également être utilisé par des étudiants en thèse ou des
chercheurs confirmés en quête d'une méthodologie statistique efficace pour
l'analyse de leur(s) modèle(s).