« Loi à postériori » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Aucun résumé des modifications
Ligne 1 : Ligne 1 :
== Définition ==
== 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 [[loi de probabilité a priori|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."  
"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 [[loi de probabilité a priori|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]]'''
Voir '''[[théorème de Bayes]]'''


Ligne 13 : Ligne 13 :
[http://www.datascienceglossary.org  Source : Datascience glossary]
[http://www.datascienceglossary.org  Source : Datascience glossary]


[[Catégorie:Vocabulary]]
[[Catégorie:Publication]]
[[Catégorie:Science des données]]
[[Catégorie:Science des données]]

Version du 26 octobre 2021 à 09:47

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 à postériori

Anglais

posterior distribution

Source : Datascience glossary

Contributeurs: Claire Gorjux, wiki