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1	Inversion probabiliste bayésienne en analyse d'incertitude Fu, Shuai 14 December 2012 (has links) (PDF) Ce travail de recherche propose une solution aux problèmes inverses probabilistes avec des outils de la statistique bayésienne. Le problème inverse considéré est d'estimer la distribution d'une variable aléatoire non observée X a partir d'observations bruitées Y suivant un modèle physique coûteux H. En général, de tels problèmes inverses sont rencontrés dans le traitement des incertitudes. Le cadre bayésien nous permet de prendre en compte les connaissances préalables d'experts surtout avec peu de données disponibles. Un algorithme de Metropolis-Hastings-within-Gibbs est proposé pour approcher la distribution a posteriori des paramètres de X avec un processus d'augmentation des données. A cause d'un nombre élevé d'appels, la fonction coûteuse H est remplacée par un émulateur de krigeage (méta-modèle) H chapeau. Cette approche implique plusieurs erreurs de nature différente et, dans ce travail, nous nous attachons a estimer et réduire l'impact de ces erreurs. Le critère DAC a été proposé pour évaluer la pertinence du plan d'expérience (design) et le choix de la loi a priori, en tenant compte des observations. Une autre contribution est la construction du design adaptatif adapté a notre objectif particulier dans le cadre bayésien. La principale méthodologie présentée dans ce travail a été appliquée a un cas d' étude d'ingénierie hydraulique. [MATH:MATH_ST] Mathematics/Statistics [STAT:TH] Statistics/Statistics Theory problème inverse inférence bayésienne expert industriel modèle de Markov algorithme MCMC hybride krigeage erreur d' évaluation conflit entre données et a priori plans d'expérience adaptatifs
2	Modèle d'agrégation des avis des experts, en fiabilité d'équipements Handi, Youssef January 2021 (has links) (PDF) No description available. Algorithme MCMC Algorithme de Métropolis-Hastings Avis d'experts Calcul de vraisemblance Calcul du DIC Chaînes de Markov Densités de valeurs simulées Distribution stationnaire Données HQ Ergodicité Fiabilité d'équipements Méthode de mélange Méthode de la moyenne Méthode de Monte-Carlo Méthode simulation Modèle bayésien Modèle d'agrégation Modèle de combinaison Modélisation p-valeur Quantiles simulés Validation de résultats

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Inversion probabiliste bayésienne en analyse d'incertitude

Modèle d'agrégation des avis des experts, en fiabilité d'équipements