« Modèle non paramétrique » : différence entre les versions

Version du 12 décembre 2023 à 15:00

Définition

Les modèles non paramétriques sont des modèles statistiques qui ne se conforment pas à une loi statistique comportant des paramètres (par exemple la distribution normale avec ses paramètres de moyenne et de variance).

Complément

Ces modèles non paramétriques sont définis entièrement à partir des données par des estimations de la distribution statistique.

Typiquement, les modèles non paramétriques exigent un grand volume de données afin de s'assurer d'avoir une couverture complète de l'espace de la distribution statistique.

Français

modèle non paramétrique

Anglais

non-parametric model

Source : DeepAI.org

Source : TERMIUM Plus

@@ Ligne 1 : / Ligne 1 : @@
 == Définition ==
-Les modèles non paramétriques sont des [[modèle statistique|modèles statistiques]] (par exemple qui ne se conforment pas souvent à une [[distribution normale]]), car ils reposent sur des [[données continues]], plutôt que sur des [[données discrètes|valeurs discrètes]]. Les statistiques non paramétriques traitent souvent des nombres ordinaux, ou des données qui n'ont pas une valeur aussi fixe qu'un nombre discret.
+Les modèles non paramétriques sont des [[modèle statistique|modèles statistiques]] qui ne se conforment pas à une loi statistique comportant des paramètres (par exemple la [[distribution normale]] avec ses paramètres de moyenne et de variance).
+== Complément ==
+Ces modèles non paramétriques sont définis entièrement à partir des données par des estimations de la distribution statistique.
+Typiquement, les modèles non paramétriques exigent un grand volume de données afin de s'assurer d'avoir une couverture complète de l'espace de la distribution statistique.
 == Français ==

« Modèle non paramétrique » : différence entre les versions