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Colloque
Dans cet exposé, nous considérons le modèle linéaire Y = Xβ + e où X est une matrice nxp connue, e ~ Np (0, σ2I). En se plaçant dans un contexte bayésien, nous supposons que les composantes de θ sont soumises à un ordonnancement partiel. En écrivant le modèle sous forme hiérarchique et en remplaçant l’ordre partiel par des contraintes linéaires, nous développerons un estimateur de Bayes pour θ. Nous illustrons l’utilisation de cet estimateur à l’aide d’un exemple concret tiré du marketing (analyse conjointe).
