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statisticien français De Wikipédia, l'encyclopédie libre
Christian Robert est un universitaire français né le [1] et spécialiste de la statistique bayésienne et des méthodes de Monte Carlo. Il est actuellement professeur à l'université Paris-Dauphine (depuis 2000) et à l'université de Warwick (depuis 2013).
Naissance |
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Domaines | Statistique, Théorie de la Décision, Probabilités numériques |
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Institutions |
Université Pierre-et-Marie-Curie Université de Rouen Université Paris-Dauphine University of Warwick |
Diplôme | Université de Rouen |
Directeur de thèse | Jean-Pierre Raoult |
Étudiants en thèse | Judith Rousseau |
Renommé pour | The Bayesian Choice, Monte Carlo Statistical Methods |
Distinctions | ISBA DeGroot Prize 2003 |
Les contributions scientifiques de Christian Robert[2] concernent en premier lieu la statistique bayésienne où il obtient des résultats nouveaux en théorie de la décision et en méthodologie, en particulier sur les méthodes dites objectives ou non informatives, avec une attention particulière portée aux fondements de cette approche statistique[3],[4]. Son travail sur les tests[5] et le choix de modèles est tout particulièrement novateur. Son second domaine de recherche porte sur les méthodes de calcul par simulation, avec des contributions majeures en techniques de Monte-Carlo, Monte-Carlo par chaînes de Markov (MCMC), et algorithmes ABC (Approximate Bayesian Computation (en)). Il a été l'un des précurseurs dans ces deux derniers domaines, développant des techniques fondées sur le théorème de Rao-Blackwell pour améliorer l'efficacité des algorithmes MCMC[6] et établissant les bases statistiques des méthodes ABC[7] surtout dans le cadre du choix de modèles.
Ces travaux sont reflétés dans de nombreux articles scientifiques[8] et dans deux ouvrages de référence, The Bayesian Choice[9] (1996, 2001, 2007) et Monte Carlo Statistical Methods[10] (1998, 2004), écrit avec George Casella.
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