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- W1974354471 abstract "Resume Les modeles non lineaires a espace d'etat sont utilises de facon croissante pour representer de nombreux systemes dynamiques stochastiques et pour les controler. De nouveaux outils de filtrage particulaire sont maintenant disponibles pour l'identification de ces modeles. Il n'en va pas de meme pour le probleme de leur selection statistique car les vraisemblances associees sont le plus souvent non accessibles et d'estimation difficile. Ceci exclut a priori les criteres classiques de comparaison de modeles de type Akaike et compromet l'utilisation des methodes performantes basees sur l'estimation d'un facteur de Bayes par simulations MCMC. Cette Note propose un estimateur convergent non parametrique d'un facteur de Bayes pour ces modeles, comme application directe de ces nouveaux filtres particulaires. Pour citer cet article : J.-P. Vila, I. Saley, C. R. Acad. Sci. Paris, Ser. I 347 (2009)." @default.
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