Introduction à la statistique bayésienne pour les ingénieurs et les médecins

Quelques situations particulières imposent un algorithme mais en général pas de critères fermes de choix. L'important est de vérifier la convergence quand on a choisi un algorithme qu'on juge raisonnablement assez rapide

Très difficile de faire des choix dans les modèles complexes, multivariés \(\Rightarrow\) plusieurs échantillonneurs

Le plus souvent, c'est le logiciel qui décide