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== Définition ==
== Définition ==
Lorsque nous travaillons avec des variables aléatoires continues, nous décrivons leurs lois de probabilités en utilisant une densité de probabilité plutôt qu'une fonction de masse.
En théorie des probabilités, une variable aléatoire à densité est une variable aléatoire réelle ou vectorielle pour laquelle la probabilité d’appartenance à un domaine se calcule à l’aide d’une intégrale sur ce domaine.
 
La fonction à intégrer est alors appelée fonction de densité ou densité de probabilité, égale (dans le cas réel) à la dérivée de la fonction de répartition.


== Français ==
== Français ==
'''Densité de probabilité''' <small> loc. nom. fém. </small>
'''Variable aléatoire à densité'''
 
'''fonction de densité''' 
 
'''Densité de probabilité'''
 
'''fonction de fréquence'''
 
== Anglais ==
== Anglais ==
'''Probability Density Functions'''
'''Probability Density Function'''
==Sources==


[https://apprentissageprofond.org  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  page 79  ]


<small>
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Variable_al%C3%A9atoire_%C3%A0_densit%C3%A9  Source : Wikipedia ]


[https://apprentissageprofond.org  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018  page 79  ]


[https://fr.wikiversity.org/wiki/Lois_de_probabilit%C3%A9_continues/Densit%C3%A9_de_probabilit%C3%A9  Source : Wikiversité  ''Densité de probabilité'']
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 11:07

Définition

En théorie des probabilités, une variable aléatoire à densité est une variable aléatoire réelle ou vectorielle pour laquelle la probabilité d’appartenance à un domaine se calcule à l’aide d’une intégrale sur ce domaine.

La fonction à intégrer est alors appelée fonction de densité ou densité de probabilité, égale (dans le cas réel) à la dérivée de la fonction de répartition.

Français

Variable aléatoire à densité

fonction de densité

Densité de probabilité

fonction de fréquence

Anglais

Probability Density Function

Sources

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018 page 79

Source : Wikipedia