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Séance de cours

Attente conditionnelle : propriétés et exemples

Description

Cette séance de cours porte sur la définition des attentes conditionnelles, des propriétés liées aux attentes conditionnelles et des exemples illustrant le calcul des attentes conditionnelles et des écarts. Il traite également du concept de densité conditionnelle/fonctions de masse et du paradoxe de Borel-Kolmogorov. La séance de cours souligne l'importance de comprendre les lois conditionnelles dans les applications pratiques.

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Concepts associés (32)

Espérance conditionnelle

En théorie des probabilités, l'espérance conditionnelle d'une variable aléatoire réelle donne la valeur moyenne de cette variable quand un certain événement est réalisé. Selon les cas, c'est un nombre ou alors une nouvelle variable aléatoire. On parle alors d'espérance d'une variable aléatoire conditionnée par un événement B est, intuitivement, la moyenne que l'on obtient si on renouvelle un grand nombre de fois l'expérience liée à la variable aléatoire et que l'on ne retient que les cas où l'événement B est réalisé.

Évaluation

Selon Michel Vial, l'évaluation est le rapport que l'on entretient avec la valeur. L'homme est porteur de valeurs qu'il a reçu plus ou moins consciemment, qu'il convoque pour mesurer la valeur d'objets ou de produits, pour contrôler les procédures (vérifier leur conformité) ou encore interroger (rendre intelligible) le sens de ses pratiques : s'interroger sur la valeur, rendre intelligible les pratiques au moyen de l'évaluation située. Plus généralement, l'évaluation est un processus mental de l'agir humain.

Conditional probability distribution

In probability theory and statistics, given two jointly distributed random variables and , the conditional probability distribution of given is the probability distribution of when is known to be a particular value; in some cases the conditional probabilities may be expressed as functions containing the unspecified value of as a parameter. When both and are categorical variables, a conditional probability table is typically used to represent the conditional probability.

Estimating equations

In statistics, the method of estimating equations is a way of specifying how the parameters of a statistical model should be estimated. This can be thought of as a generalisation of many classical methods—the method of moments, least squares, and maximum likelihood—as well as some recent methods like M-estimators. The basis of the method is to have, or to find, a set of simultaneous equations involving both the sample data and the unknown model parameters which are to be solved in order to define the estimates of the parameters.

Cost estimate

A cost estimate is the approximation of the cost of a program, project, or operation. The cost estimate is the product of the cost estimating process. The cost estimate has a single total value and may have identifiable component values. A problem with a cost overrun can be avoided with a credible, reliable, and accurate cost estimate. A cost estimator is the professional who prepares cost estimates. There are different types of cost estimators, whose title may be preceded by a modifier, such as building estimator, or electrical estimator, or chief estimator.

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Séances de cours associées (43)

Dépendance chez les vecteurs aléatoires

Explore la dépendance dans les vecteurs aléatoires, couvrant la densité articulaire, l'indépendance conditionnelle, la covariance et les fonctions génératrices de moment.

Régression linéaire probabiliste

Examine la régression probabiliste linéaire, couvrant les probabilités articulaires et conditionnelles, la régression des crêtes et l'atténuation excessive.

Densité conditionnelle et espérance

Couvre la densité conditionnelle, l'indépendance des variables aléatoires, les attentes et le calcul de la variance.

Théorie de la probabilité : Solutions à moyen terme

Couvre les solutions à l'examen à mi-parcours d'un cours de théorie des probabilités, y compris le calcul des probabilités et des attentes.

Distributions de probabilités : discrètes et continues

Couvre les distributions de probabilité discrètes et continues, y compris les probabilités conjointes et conditionnelles.

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Estimating equations

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