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Théorème bayésien généralisé : vaccins et probabilités de population

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Dans cours

CS-101: Advanced information, computation, communication I

Discrete mathematics is a discipline with applications to almost all areas of study. It provides a set of indispensable tools to computer science in particular. This course reviews (familiar) topics as diverse as mathematical reasoning, combinatorics, disc ...

Description

Cette séance de cours traite du théorème de Bayes généralisé à travers un exemple impliquant trois vaccins contre une maladie, chacun avec des probabilités de protection différentes. Les vaccins sont administrés à une fraction de la population, et la séance de cours explore la probabilité qu’une personne soit protégée si elle attrape la maladie. La présentation couvre le concept d'événements mutuellement exclusifs et calcule les probabilités conditionnelles en fonction des scénarios donnés.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

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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.

Vaccin à ARN

Un vaccin à ARN, ou vaccin à ARN messager, est un type de vaccin activant le système immunitaire adaptatif au moyen d'ARN messagers dont la séquence nucléotidique code une protéine identique ou semblable à un antigène d'agent pathogène ou à un . Cette protéine est produite directement dans les cellules cibles par traduction de l'ARN messager contenu dans le vaccin, et est reconnue par le système immunitaire de l'organisme, qui réagit en produisant des anticorps dirigés contre l'agent pathogène ou le cancer qu'on cherche à neutraliser.

Virus atténué

alt=Le virus de la rougeole est “atténué” avant d'être inoculé sous forme de vaccin. La vaccination contre la rougeole protège efficacement contre l'infection par la maladie.|vignette|Le virus à ARN de la rougeole est “atténué” avant d'être inoculé sous forme de vaccin. La vaccination contre la rougeole protège efficacement contre l'infection par la maladie, potentiellement mortelle. Un virus atténué désigne un virus dont on a réduit la capacité de nuire à l'hôte par un traitement physique (chauffage) ou biotechnologique (développement sur des souches de cellules d'une autre espèce, génomique).

Vaccin contre la poliomyélite

Le vaccin contre la poliomyélite a pour but de prévenir une maladie causée par un virus appartenant à un sérotype de poliovirus. L'efficacité de ce vaccin destiné à prévenir la poliomyélite est élevée et ses effets secondaires sont le plus souvent sans gravité. Il fait partie des vaccins recommandés tout au long de la vie. La poliomyélite est due à un virus parmi les 3 sérotypes de poliovirus. Il s'agit d'une maladie touchant le tractus gastro-intestinal et pouvant atteindre les tissus nerveux.

Conditional independence

In probability theory, conditional independence describes situations wherein an observation is irrelevant or redundant when evaluating the certainty of a hypothesis. Conditional independence is usually formulated in terms of conditional probability, as a special case where the probability of the hypothesis given the uninformative observation is equal to the probability without. If is the hypothesis, and and are observations, conditional independence can be stated as an equality: where is the probability of given both and .

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Probabilité conditionnelle : comprendre les événements et leurs relations

Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.

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

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

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