Le club AppliBUGS

Applications du Bayesian Unified Group of Statisticians

 

 

Références bibliographiques

Les ouvrages

  • Bradley. P. Carlin and Thomas A. Louis (2008) Bayesian Methods for Data Analysis (3rd edition). Chapman & Hall/CRC Texts in Statistical Science Series Volume: 78
  • Bernier, J., Parent, E. et J-J Boreux (2000) Statistique pour l'environnement : traitement bayésien de l'incertitude.
  • Gelman, A., J. B. Carlin, H. S. Stern, and D. B. Rubin (2004) Bayesian data analysis. Texts in Statistical Science. Chapman & HALL/CRC, second edition, (668 pp.)
  • Gilks, W. R., S. Richardson, and D. J. Spiegelhalter, editors (1996) Markov chain Monte Carlo in practice. Chapman and Hall, (486 pp.)
  • Marin J.-M., and Robert C.P. (2007) Bayesian Core: A practical approach to computational Bayesian statistics. Springer Verlag (255 pp.)
  • Robert,Ch. P. (2001) The Bayesian choice. Springer, (second edition) (604 pp.)
  • Sorensen, D. and D. Gianola (2002) Likelihood, Bayesian and MCMC Methods in Genetics. Statistical Biology and Health, (736pp.)

 

Les papiers

  • Little R. (1997) Calibrated Bayes: A Bayes/Frequentist Roadmap: 2005 ASA President's invited address. The American Statistician, 60, 213-223. {un bon plaidoyer pour une nouvelle approche de la statistique}
  • Kuhnert P.M., Martin T.G., Mengersen K. and Possinghma H.P. (2005) Assessing the impacts of grazing levels on bird density in wookland habitat: a Bayesian approach using expert opinion. (WinBugs, Zero-inflated count data). Environmentrics, 16, 717-747. [pdf]
  • David Lunn, David Spiegelhalter, Andrew Thomas and Nicky Best (2009) The BUGS project: Evolution, critique and future directions. Statistics in Medicine. [pdf]

 

Les revues

 

Les notes utiles

  • Aide mémoire d'utilisation du paquet BRugs pour faire tourner OpenBugs.pdf depuis R (sous MSWindows).
  • Notes pour utiliser LinBugs (OpenBugsSousLinux.txt)
  • A propos du fameux DIC.
  • Programmation WinBugs pour analyser des données catégoriques ordonnées par un modèle à seuil struturellement hétéroscédastique (HeterThresh.zip)