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Initiation à R

 Romain François , Jean-Michel Marin
La revue MODULAD, 2007, 37, pp.83-101
Article dans une revue inria-00138008v2
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Joint inference of effective population size and genetic load from temporal population genomic data

 Vitor A.C. Pavinato , Stéphane de Mita , Jean-Michel Marin , Miguel Navascués
Ancient Biomolecules of Plants, Animals, and Microbes 2021, Mar 2021, Virtual, United Kingdom. ⟨10.6084/m9.figshare.23943828⟩
Poster de conférence hal-03189306v1

A systematic analysis of the genomic features involved in specificities of transcription factor binding

 Raphaël Romero , Jean-Michel Marin , Sophie Lèbre , Charles-Henri Lecellier , Laurent Brehelin
JOBIM 2021 - 21èmes Journées Ouvertes de Biologie, Informatique et Mathématiques, Jul 2021, Paris, France
Communication dans un congrès hal-03385869v1
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Iterated importance sampling in missing data problems

 Gilles Celeux , Jean-Michel Marin , Christian Robert
Computational Statistics and Data Analysis, 2006, 50 (12), pp.3386-3404
Article dans une revue inria-00070473v1
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Choix de modèle pour les champs de Gibbs par un algorithme ABC.

 Aude Grelaud , Christian P. Robert , Jean-Michel Marin , Francois Rodolphe , Jean-François Taly
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France
Communication dans un congrès inria-00386634v1
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Approximating the marginal likelihood in mixture models

 Jean-Michel Marin , Christian Robert
Indian Bayesian Society Newsletter, 2008, V (1), pp.2-7
Article dans une revue hal-00273475v1
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Detecting past contraction in population size using haplotype homozygosity

 C Merle , Jean-Michel Marin , F. Rousset , Raphaël Leblois
Mathematical and Computational Evolutionnary Biology 2016, Jun 2016, Montpellier, France.
Poster de conférence hal-02932275v1
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Adaptive Importance Sampling in General Mixture Classes

 Olivier Cappé , Randal Douc , Arnaud Guillin , Jean-Michel Marin , Christian P. Robert
Statistics and Computing, 2008, 18 (4), pp.447-459. ⟨10.1007/s11222-008-9059-x⟩
Article dans une revue hal-00180669v4

Hidden Gibbs random fields model selection using Block Likelihood Information Criterion

 Julien Stoehr , Jean-Michel Marin , Pierre Pudlo
Stat, 2016, 5 (1), pp.158-172. ⟨10.1002/sta4.112⟩
Article dans une revue hal-01330202v1

DIYABC v2.0: a software to make approximate Bayesian computation inferences about population history using single nucleotide polymorphism, DNA sequence and microsatellite data.

 Jean-Marie Cornuet , Pierre Pudlo , Julien Veyssier , Alexandre Dehne-Garcia , Mathieu Gautier , et al.
Bioinformatics, 2014, 30 (8), pp.1187-1189. ⟨10.1093/bioinformatics/btt763⟩
Article dans une revue hal-01337243v1

Computational Solutions for Bayesian Inference in Mixture Models

 Christian Robert , Gilles Celeux , Kaniav Kamary , Gertraud Malsiner-Walli , Jean-Michel Marin
Handbook of Mixture Analysis, CRC Press, 2018
Chapitre d'ouvrage hal-01961038v1

Linear Toeplitz covariance structure models with optimal estimators of variance components

 Jean-Michel Marin , Thierry Dhorne
Linear Algebra and its Applications, 2002, 354 (1-3), pp.195-212
Article dans une revue hal-01337417v1

Approximate Bayesian computational methods

 Jean-Michel Marin , Pierre Pudlo , Christian P. Robert , Robin Ryder
Statistics and Computing, 2012, 22 (6), ⟨10.1007/s11222-011-9288-2⟩
Article dans une revue hal-00567240v2
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Modélisation de l'expression des gènes à partir de données de séquence ADN

 May Taha , Chloé Bessière , Florent Petitprez , Jimmy Vandel , Jean-Michel Marin , et al.
JdS 2017, 49èmes Journées de Statistique de la SFdS, May 2017, Avignon, France
Communication dans un congrès hal-02068289v1
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Brownian Confidence Bands on Monte Carlo Output

 W.S. Kendall , Jean-Michel Marin , C.P. Robert
Statistics and Computing, 2007, 17 (1), pp.1-10
Article dans une revue inria-00070571v1
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Detection of loci under selection from temporal population genomic data through ABC random forest

 Vitor Pavinato , Jean-Michel Marin , Miguel Navascués
7. journées scientifiques du LabEx NUMEV, Nov 2018, Montpellier, France. , 2018
Poster de conférence hal-02787307v1
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Probing instructions for expression regulation in gene nucleotide compositions

 Chloé Bessière , May Taha , Florent Petitprez , Jimmy Vandel , Jean-Michel Marin , et al.
PLoS Computational Biology, 2018, 14 (1), pp.e1005921. ⟨10.1371/journal.pcbi.1005921⟩
Article dans une revue lirmm-01744469v1
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A Bayesian reassessment of nearest-neighbour classification

 Lionel Cucala , Jean-Michel Marin , Christian Robert , Mike Titterington
Journal of the American Statistical Association, 2009, 104 (485), pp.263-273. ⟨10.1198/jasa.2009.0125⟩
Article dans une revue inria-00143783v4

Relevant statistics for Bayesian model choice

 Jean-Michel Marin , Natesh S. Pillai , Christian P. Robert , Judith Rousseau
Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 2014, 76 (5), pp.1-25. ⟨10.1111/rssb.12056⟩
Article dans une revue hal-01067901v1
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Adaptive Importance Sampling in General Mixture Classes

 Olivier Cappé , Randal Douc , Arnaud Guillin , Jean-Michel Marin , Christian P. Robert
[Research Report] RR-6332, INRIA. 2008
Rapport inria-00181474v4

Some discussions of D. Fearnhead and D. Prangle's Read Paper "Constructing summary statistics for approximate Bayesian computation: semi-automatic approximate Bayesian computation

 Christophe Andrieu , Simon Barthelme , Nicolas Chopin , Julien Cornebise , Arnaud Doucet , et al.
2012
Pré-publication, Document de travail hal-00658084v1

On Particle Learning

 Nicolas Chopin , Alessandra Iacobucci , Jean-Michel Marin , Kerrie Mengersen , Christian Robert , et al.
2010
Pré-publication, Document de travail hal-00494357v1

Efficient learning in ABC algorithms

 Mohammed Sedki , Jean-Marie Cornuet , Jean-Michel Marin , Pierre Pudlo , Christian P. Robert
2012
Pré-publication, Document de travail hal-00741572v1

Some discussions on the Read Paper "Beyond subjective and objective in statistics" by A. Gelman and C. Hennig

 Christian Robert , Gilles Celeux , Jack Jewson , Julie Josse , Jean-Michel Marin , et al.
2017
Pré-publication, Document de travail hal-01968779v1

ABC random forests for Bayesian parameter inference

 Louis Raynal , Jean-Michel Marin , Pierre Pudlo , Mathieu Ribatet , Christian Robert , et al.
Bioinformatics, 2019, 35 (10), pp.1720-1728. ⟨10.1093/bioinformatics/bty867⟩
Article dans une revue hal-01337189v2
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AbcRanger, A fast and scalable random forest library for ABC model choice and parameter estimation

 F.-D. Collin , A Estoup , Jean-Michel Marin , Louis Raynal
JCAD 2019, Oct 2019, Toulouse (FR), France.
Poster de conférence hal-04207225v1
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Contribution à la théorie des noyaux conditionnellement définis positifs et applications

 Yves Auffray , Pierre Barbillon , Jean-Michel Marin
41èmes Journées de Statistique, SFdS, Bordeaux, 2009, Bordeaux, France, France
Communication dans un congrès inria-00386663v1
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ABC likelihood-free methods for model choice in Gibbs random fields

 Aude Grelaud , Christian P. Robert , Jean-Michel Marin , Francois Rodolphe , Jean-Francois Taly
Bayesian Analysis, 2009, 4 (2), pp.317-336. ⟨10.1214/09-BA412⟩
Article dans une revue hal-00660474v1

Population Monte Carlo

 Olivier Cappé , Arnaud Guillin , Jean-Michel Marin , Christian Robert
Journal of Computational and Graphical Statistics, 2004, 13 (4), pp.907-929
Article dans une revue hal-01337419v1
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Equivariant HPD credible sets and MAP estimators

 Pierre Druilhet , Jean-Michel Marin
Bayesian Analysis, 2007, 2 (4), pp.681-692
Article dans une revue inria-00077906v2
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