![The rise of Distribution Resources Planning [WEBINAR] - 5/17/18](https://i.ytimg.com/vi/IUH-lWR5fHI/maxresdefault.jpg)
The rise of Distribution Resources Planning [WEBINAR] - 5/17/18
La montée de la planification des ressources de distribution [WEBINAR] - 5/17/18
Notes de synthèse d'analyses vidéo, évaluées et condensées, en français et en anglais.
![The rise of Distribution Resources Planning [WEBINAR] - 5/17/18](https://i.ytimg.com/vi/IUH-lWR5fHI/maxresdefault.jpg)
La montée de la planification des ressources de distribution [WEBINAR] - 5/17/18


Marijuana médicale : est-ce la panacée médicale que certains espèrent qu'elle soit ?

Introduction aux facteurs de Bayes et aux vraisemblances marginales

![[GA] Charles GAVE : Comment les taux d'intérêts bas détruisent l'économie](https://i.ytimg.com/vi/yv87nTA9YtY/maxresdefault.jpg)

Pourquoi nous utilisons généralement un échantillonnage dépendant pour échantillonner à partir de la distribution a posteriori


Qu'est-ce qu'un contrôle prédictif postérieur et pourquoi est-il utile ?

Les problèmes liés à l'utilisation du Monte Carlo simple pour déterminer la vraisemblance marginale

Le problème de l'approximation discrète des intégrales ou des densités de probabilité

L'intuition derrière l'algorithme Hamiltonian Monte Carlo



Comment dériver une routine d'échantillonnage de Gibbs en général

Explication de la divergence de Kullback-Leibler par des codes secrets

Expliquer la différence entre les intervalles de confiance et les intervalles crédibles

Estimation de la distribution prédictive postérieure par échantillonnage

Taille effective de l'échantillon : représentant le coût de l'échantillonnage dépendant


Paramètres contraints ? Utilisez Metropolis-Hastings


Une introduction à l'algorithme Random Walk Metropolis

Une introduction à la distribution de Poisson - 2





Introduction à l'intégration numérique par quadrature gaussienne


Une introduction à l'échantillonnage par transformée inverse

Introduction à l'échantillonnage d'importance - distributions d'importance optimales



Une introduction aux distributions de probabilité marginales continues




