Inférence bayésienne

Probabilités www.mathmaurer.com – Cours – terminale ES I – Probabilité d'un évènement La probabilité d'un évènement est la fréquence de réalisation de cet évènement lors d'un grand nombre de répétition d'une même expérience aléatoire. Définition 1: Lors d'une expérience aléatoire, on dit qu'il y a équiprobabilité lorsque toutes les issues ont la même probabilité de se réaliser. Exemple Si on lance un dé à 6 faces un très grand nombre de fois, on va observer que la fréquence d'apparition de

Chapitre 1 Probabilités et variables aléatoires L'objectif du chapitre est d'utiliser le concept de probabilité pour construire un certain nombre de modèles pouvant rendre compte de situations concrètes, où l'application de lois déterministes est impossible parce que les phénomènes sont très compliqués, ou les facteurs trop nombreux. 2 Chapitre 1 : Probabilités et variables aléatoires Chapitre 1 : Probabilités et variables aléatoires 3 1. Probabilités 1.1. Evénements L'expérimentateur

Ecole des mines de douai | Régression logistique | Etude bibliographique - ADAPI | Emmanuel KOUAMSouhail MOUMANE | | 2010/2011 | | Résumé : Le modèle de régression logistique est un modèle multi variables qui permet d’établir la relation entre une variable Y et n variables X qui peuvent être qualitatives ou quantitatives. La variable Y dépendante est régit par la réalisation ou survenue ou non d’un événement et les variables indépendantes X représentent tous les facteurs susceptibles

Réseaux Bayésiens Bruno Bouzy 3 février 2014 Introduction Pour sa plus grande partie, ce chapitre présente les réseaux bayésiens à partir du tutoriel d'Andrew Moore [1] (http://www.autonlab.org/tutorials/bayesnet.html). Il discute de l'utilisation des probabilités jointes pour décrire l'incertitude de faits. Il montre comment les Réseaux Bayésiens (RB) permettent de construire ces probabilités jointes, et comment à partir de ces probabilités jointes, on peut retrouver toutes les probabilités

La régression logistique On est confronté à des donné qualitatives lorsque l'on étudie des choix (de rachat, de consommation, de comportement, de licenciement) ou des risques de défaillance (prêt). 1. Le modèle dichotomique : Par modèle dichotomique, on entend un modèle statistique dans lequel la variable expliquée ne peut prendre que deux modalités (variable dichotomique). Il s'agit alors généralement d'expliquer la survenance ou non d'un événement, ou d'un choix. On considère un échantillon

TS4 Devoir surveillé n°8 jeudi 2 mai 2002 Exercice I Un artisan est contacté à domicile par ses clients sur appel téléphonique et dispose d'un répondeur. Quand l'artisan est absent, il branche systématiquement son répondeur. Quand il est présent, il le branche une fois sur trois. Quand un client téléphone, il a quatre chances sur cinq d'obtenir le répondeur et une chance sur cinq d'obtenir l'artisan. On note P(E) la probabilité d'un événement E et P(E/F) la probabilité conditionnelle de E sachant

probabilitées Distribution des fiches d'élèves d'un lycée susceptibles de présenter une épreuve au baccalauréat, selon deux critères le niveau et la section. | | |Section | | | | | |ES |S |L |Total | | |Niveau |Première |70 |80 |40 |190 | | | |Terminale |80 |90 |40 |210 | | | |Total |150 |170 |80 |400 | |vocabulaire ◊ épreuve / expérience aléatoire le fait de tirer une fiche au hasard. ◊ Le résultat de l'épreuve est l'ensemble des éléments sur cette fiche. ◊ réalisation d'un évènement c’est

Introduction L'analyse statistique est un large domaine recouvrant des techniques d'analyse de plus en plus nombreuses. Ces nouvelles techniques se développent continuellement, pour faire face à différents problèmes. Les attentes envers ces analyses sont de plus en plus élevées, et on cherche à les rendre de plus en plus efficaces, et de plus en plus adaptées à des situations concrètes, parfois très spécifiques. Ainsi, lorsque l'on tente d'expliquer une variable par plusieurs autres

Donner les probabilités conditionnelles PAG , PBG  et la probabilité PG . D'après les données de l'énoncé : 50% des bulbes d'Anémones germent, alors PAG =0,5 90% des bulbes de Bégonias germent, alors PBG =0,9 83% des bulbes germent, alors PG =0,83 Quelle est la probabilité qu'un bulbe planté soit un bulbe d'Anémone qui germe ? PA ∩G=PAG ×PA Or le mélange de 400 bulbes contient 100 bulbes d'Anémones d'où PA =100400=0,25 Donc PA ∩G=0

La correction de l’examen des probabilités Le corrigé type de l’exercice N°03 : 1. La probabilité recherchée peut être obtenue en conditionnant l'événement « le nouvel assuré à un accident durant l'année qui suit la signature de son contrat » selon que ce nouvel assuré est ou n'est pas enclin aux accidents. Définissons les événements suivants : A : le nouvel assuré à un accident durant l'année qui suit la signature de son contrat R : le nouvel assuré est à haut risque R’ : le nouvel assuré est