Les modèles non linéaires à espace d'état sont utilisés de façon croissante pour représenter de nombreux systèmes dynamiques stochastiques et pour les contrôler. De nouveaux outils de filtrage particulaire sont maintenant disponibles pour l'identification de ces modèles. Il n'en va pas de même pour le problème de leur sélection statistique car les vraisemblances associées sont le plus souvent non accessibles et d'estimation difficile. Ceci exclut a priori les critères classiques de comparaison de modèles de type Akaïke et compromet l'utilisation des méthodes performantes basées sur l'estimation d'un facteur de Bayes par simulations MCMC.
Cette Note propose un estimateur convergent non paramétrique d'un facteur de Bayes pour ces modèles, comme application directe de ces nouveaux filtres particulaires.
The use of nonlinear state space models in the study and control of stochastic dynamic systems is regularly growing. With the new generation of particle filters, efficient filtering methods are now available for the identification of these models. However their statistical selection is still an open problem because of the frequent nonaccessibility of the related likelihoods and the intricate estimation of the latter. This rules out all the usual model comparison information criteria as Akaïke's and unfavour also the efficient methods relying on Bayes factor estimation by MCMC simulations.
This Note shows how a convergent nonparametric Bayes factor estimator can be built and used advantageously, as direct application of these new particle filters themselves.
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Jean-Pierre Vila 1 ; Issa Saley 1
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Jean-Pierre Vila; Issa Saley. Estimation de facteurs de Bayes entre modèles dynamiques non linéaires à espace d'état. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 347 (2009) no. 7-8, pp. 429-434. doi : 10.1016/j.crma.2009.02.017. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2009.02.017/
[1] Efficient Bayes factor estimation from the reversible jump output, Biometrika, Volume 93 (2006) no. 1, pp. 41-52
[2] Théorie de l'estimation fonctionnelle, Economica, Paris, 1987
[3] Estimating ratios of normalizing constants for densities with different dimensions, Statist. Sinica, Volume 7 (1997), pp. 607-630
[4] Statistical theory: The prequential approach, J. Roy. Statist. Soc. Ser. A, Volume 147 (1984), pp. 278-292
[5] Feynman–Kac Formulae. Genealogical and Interacting Particle Systems with Applications, Springer-Verlag, New York, 2004
[6] A Course in Density Estimation, Birkhäuser, Boston, 1987
[7] Sequential Monte Carlo Methods in Practice, Statistics for Engineering and Information Science, Springer, New York, 2001
[8] Sampling-based approach to calculating marginal densities, J. Amer. Statist. Assoc., Volume 85 (1990), pp. 398-409
[9] Computing normalizing constants: from importance sampling to bridge sampling to path sampling, Statist. Sci., Volume 13 (1998), pp. 163-185
[10] Strictly proper scoring rules, prediction, and estimation, J. Amer. Statist. Assoc., Volume 102 (2007), pp. 359-378
[11] Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation and Bayesian model determination, Biometrika, Volume 82 (1995), pp. 711-732
[12] MCMC methods for computing Bayes factors: a comparison review, J. Amer. Statist. Assoc., Volume 96 (2001), pp. 1122-1132
[13] Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications, Biometrika, Volume 57 (1970), pp. 97-109
[14] Theory of Probability, Oxford University Press, Oxford, 1961
[15] Bayes factors, J. Amer. Statist. Assoc., Volume 90 (1995), pp. 773-795
[16] Simulating ratios of normalizing constants via a simple identity: a theoretical exploration, Statist. Sinica, Volume 6 (1996), pp. 831-860
[17] Nonparametric Functional Estimation, Academic Press, Orlando, 1983
[18] V. Rossi, Filtrage non linéaire par noyaux de convolution : application à un procédé de dépollution biologique, Thèse en science, Ecole Nationale Supérieure Agronomique de Montpellier, 2004
[19] Approche non paramétrique du filtrage de système non linéaire à temps discret et à paramètres inconnus, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I, Volume 340 (2005), pp. 759-764
[20] Nonlinear filtering in discrete time: a particle convolution approach, Pub. Inst. Stat. Univ. Paris, Volume L (2006) no. 3, pp. 71-102
[21] Density Estimation, Chapman and Hall, London, 1986
[22] Nonlinear Filters, Springer-Verlag, New York, 1993
[23] Markov chains for exploring posterior distributions (with discussion), Ann. Statist., Volume 22 (1994), pp. 1701-1762
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