Approche bayésienne pour l'estimation d'indices de Sobol

Résumé : Le problème considéré est l'estimation des indices de Sobol du premier ordre d'une fonction réelle $f$ coûteuse à évaluer, à partir d'un nombre réduit d'évaluations. Nous nous intéressons à la loi a posteriori de ces indices, lorsque $f$ est modélisée par un processus gaussien. Nous montrons qu'il peut être risqué de procéder à une estimation de ces distributions par une approche de type plug-in pour les hyperparamètres du processus gaussien --- l'incertitude sur ces hyperparamètres pouvant constituer une part importante de l'incertitude sur les indices de Sobol --- et qu'il est préférable d'employer une approche complétement bayésienne. Nos propos sont illustrés sur un exemple académique, puis sur un cas-test issu de l'électronique de puissance.
Type de document :
Communication dans un congrès
JdS 2013, May 2013, Toulouse, France. CD-ROM Proceedings (6 p.), 2013
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Contributeur : Julien Bect <>
Soumis le : vendredi 19 juillet 2013 - 17:32:07
Dernière modification le : lundi 9 avril 2018 - 12:22:21
Document(s) archivé(s) le : lundi 21 octobre 2013 - 11:15:28

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Benoit Jan, Julien Bect, Emmanuel Vazquez, Pierre Lefranc. Approche bayésienne pour l'estimation d'indices de Sobol. JdS 2013, May 2013, Toulouse, France. CD-ROM Proceedings (6 p.), 2013. 〈hal-00846747〉

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