Solutions informatiques pour l'inférence bayésienne dans les modèles de mélange.

Résumé Ce chapitre passe en revue les méthodes de Monte Carlo les plus courantes pour simuler à partir d'une distribution postérieure associée à un mélange et mène quelques expériences sur la robustesse de l'échantillonneur de Gibbs dans des paramètres gaussiens de haute dimension. Il s'agit d'un chapitre préparé pour le prochain "Handbook of Mixture Analysis".