« Loi de probabilité a priori » : différence entre les versions
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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 antérieure. L'inférence bayésienne consiste alors à utiliser des données (que l'on considère comme immuables) pour construire une distribution postérieure 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 distribution antérieure. L'inférence bayésienne consiste alors à utiliser des données (que l'on considère comme immuables) pour construire une distribution postérieure plus serrée pour la quantité inconnue." | ||
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Version du 26 octobre 2021 à 10:28
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 antérieure. L'inférence bayésienne consiste alors à utiliser des données (que l'on considère comme immuables) pour construire une distribution postérieure plus serrée pour la quantité inconnue."
Théorème de Bayes
Voir loi à postériori.
Français
loi de probabilité a priori
distribution a priori
Anglais
prior distribution
Contributeurs: Claire Gorjux, wiki
