3. Sélection de variables de régression
Dans cette partie, nous nous intéressons à la sélection bayésienne de variables en régression linéaire gausienne. Nous en abordons de nombreux aspects afin de fournir au lecteur un guide précis et de lui démontrer ainsi l'applicabilité de l'approche bayésienne dans un contexte concret. Nous étudions successivement deux cas où les loi a priori sur les paramètres des modèles sont respectivement informatives et non informatives.
3.1 Introduction
La sélection bayésienne de variables en régression linéaire a été beaucoup étudiée et fournit un champ d'expérimentation fertile pour la comparaison des lois a priori et des procédures de décision. On peut citer parmi d'autres les références
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Sélection de variables de régression
Conclusion
Sources bibliographiques
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