Approche bayésienne pour l'estimation d'indices de Sobol - CentraleSupélec Access content directly
Conference Papers Year : 2013

Approche bayésienne pour l'estimation d'indices de Sobol

Abstract

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.
Fichier principal
Vignette du fichier
articlejds.pdf (170.42 Ko) Télécharger le fichier
Origin : Files produced by the author(s)
Loading...

Dates and versions

hal-00846747 , version 1 (19-07-2013)

Identifiers

  • HAL Id : hal-00846747 , version 1

Cite

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.). ⟨hal-00846747⟩
230 View
321 Download

Share

Gmail Facebook X LinkedIn More