« Distribution prédictive postérieure » : différence entre les versions

Version du 26 octobre 2021 à 16:14

Définition

En statistique bayésienne, la distribution prédictive postérieure est la distribution des valeurs non observées possibles conditionnellement aux valeurs observées.

Français

distribution prédictive supérieure

Anglais

posterior predictive distribution

Source : DeepAI.org

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 == Définition ==
-XXXXXXXXX
+En statistique bayésienne, la distribution prédictive postérieure est la distribution des valeurs non observées possibles conditionnellement aux valeurs observées.
 == Français ==
-''' XXXXXXXXX '''
+'''distribution prédictive supérieure'''
 == Anglais ==
-''' Posterior Predictive '''
+'''posterior predictive distribution'''
-The posterior predictive is a distribution for predicting future, unknown data values based upon the data currently available. In Bayesian inference, a prior probability assumption is tested and updated with new observations from a sample. This generates a posterior probability distribution. Once this distribution is graphed, the next parameter values (points on the graph) can be predicted. Confidence in the predication is expressed as the likelihood function determined by the type of probability distribution chosen for the posterior probability.
-In frequentist inference, this can still be used, as long as the likelihood function and prior probability are conjugates, i.e. expressed using the same parameter distribution technique.
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 [https://deepai.org/machine-learning-glossary-and-terms/posterior-predictive  Source : DeepAI.org ]
 [[Catégorie:DeepAI.org]]
 [[Catégorie:vocabulary]]

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