d'Un sous graphe partiel décisionnel
Abstract
La quantification des variables d'un modèle global doit tenir compte des propriétés de transitivité ou d'intransitivité des relations structurelles constitutives du graphe. Dans le cas de schémas décisionnels, les modalités d'évaluation numérique (tant d'initialisation que d'activation) peut dépendre de la nature des relations considérées (causalité, condition, influence décisionnelle) et de sa structure (fonction continue ou discontinue, table de correspondance). L'étude propose des méthodes pratiques de résolution de la convergence nodale dans les divers cas possibles. Les problèmes posés par la dépendance de variables discrètes non quantifiables sont évoqués. La méthodologie décrite permet 4 la fois un test de cohérence des données, un test de pertinence des relations et conduit 4 un test de fonctionnement du modèle.The fundamental principles of Bayesian statistics in the field of estimation theory are restated. The Bayesian estimator is unique, according to the choice of the loss function. From the different kinds of expressing a prior knowledge about an unknown quantity in the form of a probability distribution, expressing ”knowing nothing” is most difficult. A multiple linear regression model with autoregressive scheme (first order) of error, and multicollinearity in date, is given a solution. Those two assumptions are realistic in some business applications. Bayesian analysis can take care of those difficulties where Least-Square and Maximum Likelihood methods cannot. A structural model for production in a micro-economic Case has been analysed. The credibility factor in an actuarial application has been estimated by introducing prior information based on extern mathematical information. Trying to eliminate divergencies due to multicollinearity in data, by introducing normal priors furnishes mathematically very manageable formulas, but turns out to be too strong to express ignorance.
