« Échantillon indépendant et identiquement distribué » : différence entre les versions


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==en construction==
== Définition ==
Se dit d'un ensemble de [[variable aléatoire|variables aléatoires]] qui ont toutes la même [[loi de probabilité]] et sont [[variable indépendante|indépendantes]].


== Définition ==
En statistique, un [[échantillon aléatoire]] peut être considéré comme une séquence de variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées (c'est-à-dire un « échantillon iid »).
XXXXXXXXX


== Français ==
== Français ==
''' XXXXXXXXX '''
'''indépendant et identiquement distribué'''
 
'''iid'''
 
'''i.i.d.'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' I.i.d. sample'''
'''independent and identically distributed'''


i.i.d. sample
'''i.i.d.'''
A set of independent and identically distributed instances.


'''iid'''


'''IID'''


<small>
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[https://deeplearning.lipingyang.org/wp-content/uploads/2016/12/Glossary-of-Terms-Journal-of-Machine-Learning.pdf    Source : Journal of Machine Learning ]


[https://www.statisticshowto.com/iid-statistics/  Source : statisticshowto.com ]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Variables_ind%C3%A9pendantes_et_identiquement_distribu%C3%A9es  Source : Wikipedia (Variables indépendantes et identiquement distribuées) ]
[https://deeplearning.lipingyang.org/wp-content/uploads/2016/12/Glossary-of-Terms-Journal-of-Machine-Learning.pdf  Source : Journal of Machine Learning ]


[[Catégorie:vocabulary]]
[[Catégorie:Publication]]

Version du 15 septembre 2021 à 07:51

Définition

Se dit d'un ensemble de variables aléatoires qui ont toutes la même loi de probabilité et sont indépendantes.

En statistique, un échantillon aléatoire peut être considéré comme une séquence de variables aléatoires indépendantes et identiquement distribuées (c'est-à-dire un « échantillon iid »).

Français

indépendant et identiquement distribué

iid

i.i.d.

Anglais

independent and identically distributed

i.i.d.

iid

IID


Source : statisticshowto.com

Source : Wikipedia (Variables indépendantes et identiquement distribuées)

Source : Journal of Machine Learning

Contributeurs: Jean Benoît Morel, wiki