Club mathématique
de l'Université de Montréal

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La face cachée des modèles de Markov

Est-il possible de décrire avec «justesse» un processus aléatoire lorsque l’on soupçonne ses réalisations d’être dépendantes et que leur fréquence est relativement faible? Il existe des outils permettant de décrire ces évènements dépendants, mais peu d’entre eux sont adaptés à de faibles échantillons. Pour remédier à ce problème, nous aurons usage d’un heureux mélange de mystère et de mathématiques. Nous explorerons d’abord les chaînes de Markov et leurs propriétés pour ensuite nous intéresser à un cas spécial de cesdites suites, les modèles de Markov à variables cachées.

Par Gabriel Lemyre , stagiaire d'été