Comptes Rendus
Statistics
ABC methods for model choice in Gibbs random fields
[Choix bayésien de champs de Gibbs par méthode ABC]
Comptes Rendus. Mathématique, Volume 347 (2009) no. 3-4, pp. 205-210.

On s'intéresse au problème du choix bayésien de modèles de champs de Gibbs. Ce choix repose sur l'évaluation des probabilités a posteriori des modèles. Nous montrons l'existence d'une statistique exhaustive pour l'ensemble des paramètres, incluant l'indice du modèle, constituée de la concaténation de statistiques exhaustives de chacun des modèles. Nous utilisons cette statistique pour construire un algorithme ABC.

We consider the problem of model selection within the class of Gibbs random fields. In a Bayesian framework, this choice relies on the evaluation of the posterior probabilities of all models. We define an extended parameter setting, including the model index and show the existence of a corresponding sufficient statistic made of the conjunction of the sufficient statistics of all models. We use this statistic to derive an ABC algorithm.

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DOI : 10.1016/j.crma.2008.12.009
Aude Grelaud 1, 2, 3 ; Christian P. Robert 2, 3 ; Jean-Michel Marin 3, 4

1 INRA, unité MIG, domaine du Vilvert, 78350 Jouy-en-Josas, France
2 CEREMADE, Université Paris Dauphine, place du Maréchal-de-Lattre-de-Tassigny, 75775 Paris cedex 16, France
3 CREST-INSEE, Timbre J340, 3, avenue Pierre-Larousse, 92240 Malakoff, France
4 Institut de mathématiques et de modélisation de Montpellier, Université Montpellier 2, 34095 Montpellier cedex, France
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Aude Grelaud; Christian P. Robert; Jean-Michel Marin. ABC methods for model choice in Gibbs random fields. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 347 (2009) no. 3-4, pp. 205-210. doi : 10.1016/j.crma.2008.12.009. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2008.12.009/

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