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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."   


Théorème de Bayes  
Voir '''[[théorème de Bayes]]'''.


Voir '''[[loi à postériori]]'''.  
Voir '''[[loi à postériori]]'''.  

Version du 26 octobre 2021 à 10:29

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."

Voir théorème de Bayes.

Voir loi à postériori.

Français

loi de probabilité a priori

distribution a priori

Anglais

prior distribution

Source : Datascience glossary

Source : TERMIUM Plus

Source : Wikipédia



Contributeurs: Claire Gorjux, wiki