Inférence bayésienne

L’évaluation procède d’un jugement qui est en relation directe avec la perception qui est faite du risque et il est difficile de séparer perception et jugement. Pour Slovic et al. (1979), « dans la plupart des cas, [les gens] doivent s’appuyer sur des inférences fondées sur ce dont ils se souviennent, ce qu’ils ont entendu ou observé à propos du risque en question » (p. 15). Les bases d’information utilisées sont donc essentiellement d’ordre personnel, aussi bien pour traiter de la généralité du cadre (type

logiques de description - Services d’inférences des logiques de descriptions - Règles de Horn et les logiques de description - Systèmes et langages issus des logiques de description : FACT ((Fast Classification of Terminologies) et OIL (Ontology Inference Layer) - Projet d’études d’implantation formelle des différentes ontologies avec FACT et OIL B9. Extraction des connaissances à partir des comportements utilisateurs sur le Web Responsable : Brigitte Trousse Objectif : L'objectif de ce cours

philosophique. Là où la causalité naturelle est rationnelle en ce qu’elle renvoie au simple exercice d’une faculté cognitive, d’un mouvement de l’imagination, la causalité philosophique vise en outre à établir de ‘bonnes raisons’ de souscrire à une inférence. Elle s’appuie sur des règles explicites – sans doute, très discutables aujourd’hui – élaborées grâce aux mêmes facultés cognitives dont procède la causalité naturelle, qui conduisent à donner un fondement rationnel à ce que Keynes appellera le «

L'induction et ses modèles c2. Inertie inductive: le continuum carnapien c3. Stratégies de conditionnalisation: la convergence bayésienne d. Mise au point des théories d1. L'apprentissage des régularités. L'induction à la Gold d2. Modèles de la découverte: H.A. Simon, l'idée de General Problem Solver d3. Le rôle de l'analogie e. Appréciation des théories e1. Inférence à la meilleure explication e2. Entropie minimale e3. Autres valeurs: la science comme entreprise et l'idée d'utilité épistémique

impressionné par une succession d'apparentes réussites et d'anecdotes sans cesse renouvelées sur les technologies de l'intelligence artificielle. Un programme qui fit sensation était capable de résoudre des théorèmes mathématiques. Jamais depuis Platon les inférences déductives multipas n'avaient été considérées comme le pinacle de l'intelligence humaine, à tel point qu'il sembla d'abord que l'intelligence artificielle avait visé juste. Mais, à l'instar de Blacks World, le programme s'avéra fort limité. Il ne

Ils combinent des dires d’experts avec des techniques de probabilité non fréquentistes (la probabilité est alors vue comme une mesure du degré de confiance que l’on peut avoir vis-à-vis de tout événement incertain) comme les modèles probabilistes bayésiens ou le modèle issu de la théorie des évidences de Dempster-Shafer (Corgne, 2004). Ils comprennent également des modèles qui associent les dires d’expert à des approches d’intelligence artificielle, tels que les systèmes experts et les systèmes à base

d’étudier l’instabilité de la variance. Les travaux fondateurs sont ceux de Hsu, Miller & Wichern (1974) qui proposent une formulation alternative à la distribution Pareto des modèles des rendement des actions. Booth & Smith (1982) utilisent un ratio bayésien pour décider quand la série présente un changement de variance à une date inconnue. L’approche retenue pour tester l’instabilité de la variance utilise les sommes cumulées des carrés. C’est une approche basée sur une version centrée de la méthode

gaussienne conditionnellement à la variable réponse Y . Or cette hypothèse est rarement vérifiée en pratique. Cependant, rien n’empèche d’ajuster une régle de décision linéaire ou quadratique qui sera alors une approximation de la règle de décision bayésienne optimale. Lorsque les co-variables sont quantitatives et ont une distribution symétrique (ou faiblement dissymétrique) alors il est usuel de supposer que l’hypothèse de normalité est approximativement vérifiée. Dans ce cas en effet les méthodes basées

avec certains domaines mathématiques liés à l'origine de l'informatique (théorie de l'information, théorie des graphes, probabilités et processus stochastiques). En statistiques, par exemple, la bioinformatique a contribué à l'essor de l'approche bayésienne et à celle de l'analyse des valeurs extrêmes.    Le suffixe 'Informatique' doit donc être compris comme renvoyant à l'interprétation de 'l'information' biologique, et non pas à l'utilisation de l'ordinateur. Le bioinformaticien qui formule des

the Royal Statistical Society B, 37, p. 149–192, 1975. [CHO 1960] G.C. Chow, Test of Equality Between Sets of Coefficients in Two Linear Regressions, dans Econometrica, 28, p. 591–605, 1960. [DAV 1993] R. Davidson, J.G. MacKinnon, Estimation and Inference in Econometrics, Oxford University Press, Oxford, 1993. [DUR 1971] Durbin, J., 1971, Boundary-Crossing probabilities for the Brownian motion and Poisson processes and techniques for computing the power of the KolmogorovSmirnov test, Journal of Applied