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"Dans l'[[inférence bayésienne]], nous supposons que la quantité inconnue à estimer a de nombreuses valeurs plausibles modélisées par ce que l'on appelle une distribution a priori. L'inférence bayésienne consiste alors à utiliser des [[données]] (que l'on considère comme immuables) pour construire une [[loi à postériori]] plus serrée pour la quantité inconnue." 


Voir '''[[théorème de Bayes]]'''.


== Français ==
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'''prior distribution'''
'''prior distribution'''


“In Bayesian inference, we assume that the unknown quantity to be estimated has many plausible values modeled by what's called a prior distribution. Bayesian inference is then using data (that is considered as unchanging) to build a tighter posterior distribution for the unknown quantity.”[zumel] See also Bayes' Theorem


see posterior distribution
==Sources==


[http://www.datascienceglossary.org  Source : Datascience glossary]


<small>
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=Prior+distribution&codom2nd_wet=1#resultrecs  Source : TERMIUM Plus ]


[http://www.datascienceglossary.org Source : Datascience glossary]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Probabilit%C3%A9_a_priori  Source : Wikipédia ]  


[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=Prior+distribution&codom2nd_wet=1#resultrecs  Source : TERMIUM Plus ]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 28 janvier 2024 à 10:10

Définition

"Dans l'inférence bayésienne, nous supposons que la quantité inconnue à estimer a de nombreuses valeurs plausibles modélisées par ce que l'on appelle une distribution a priori. L'inférence bayésienne consiste alors à utiliser des données (que l'on considère comme immuables) pour construire une loi à postériori plus serrée pour la quantité inconnue."

Voir théorème de Bayes.

Français

loi de probabilité a priori

distribution a priori

Anglais

prior distribution


Sources

Source : Datascience glossary

Source : TERMIUM Plus

Source : Wikipédia

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Contributeurs: Claire Gorjux, wiki