Espérance conditionnelleEn 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.
Frequentist probabilityFrequentist probability or frequentism is an interpretation of probability; it defines an event's probability as the limit of its relative frequency in many trials (the long-run probability). Probabilities can be found (in principle) by a repeatable objective process (and are thus ideally devoid of opinion). The continued use of frequentist methods in scientific inference, however, has been called into question. The development of the frequentist account was motivated by the problems and paradoxes of the previously dominant viewpoint, the classical interpretation.
Regular conditional probabilityIn probability theory, regular conditional probability is a concept that formalizes the notion of conditioning on the outcome of a random variable. The resulting conditional probability distribution is a parametrized family of probability measures called a Markov kernel. Consider two random variables . The conditional probability distribution of Y given X is a two variable function If the random variable X is discrete If the random variables X, Y are continuous with density .
StatistiqueLa statistique est la discipline qui étudie des phénomènes à travers la collecte de données, leur traitement, leur analyse, l'interprétation des résultats et leur présentation afin de rendre ces données compréhensibles par tous. C'est à la fois une branche des mathématiques appliquées, une méthode et un ensemble de techniques. ce qui permet de différencier ses applications mathématiques avec une statistique (avec une minuscule). Le pluriel est également souvent utilisé pour la désigner : « les statistiques ».
Variable aléatoirevignette|La valeur d’un dé après un lancer est une variable aléatoire comprise entre 1 et 6. En théorie des probabilités, une variable aléatoire est une variable dont la valeur est déterminée après la réalisation d’un phénomène, expérience ou événement, aléatoire. En voici des exemples : la valeur d’un dé entre 1 et 6 ; le côté de la pièce dans un pile ou face ; le nombre de voitures en attente dans la 2e file d’un télépéage autoroutier ; le jour de semaine de naissance de la prochaine personne que vous rencontrez ; le temps d’attente dans la queue du cinéma ; le poids de la part de tomme que le fromager vous coupe quand vous lui en demandez un quart ; etc.
Essai randomisé contrôléUn essai contrôlé randomisé (ECR), , essai randomisé contrôlé (ERC), essai comparatif randomisé (ECR) (de l'anglais randomized controlled trial ou RCT), essai comparatif aléatoire ou encore essai contrôlé aléatoire (ECA) est un type d'étude scientifique utilisé dans de multiples domaines (psychologie, soins infirmiers, éducation, agriculture, économie) et en particulier en médecine où il occupe un rôle prépondérant.
Théorème de Bayesvignette|Théorème de Bayes sur néon bleu, dans les bureaux d’Autonomy à Cambridge. Le théorème de Bayes ( ) est l'un des principaux théorèmes de la théorie des probabilités. Il est aussi utilisé en statistiques du fait de son application, qui permet de déterminer la probabilité qu'un événement arrive à partir d'un autre évènement qui s'est réalisé, notamment quand ces deux évènements sont interdépendants.
Expérience aléatoirevignette|Exemple d'expérience aléatoire: pile ou face En théorie des probabilités, une expérience aléatoire est une expérience renouvelable (en théorie si ce n'est en pratique), dont le résultat ne peut être prévu, et qui, renouvelée dans des conditions identiques –pour autant que l'observateur puisse s'en assurer– ne donne pas forcément le même résultat à chaque renouvellement. Une succession de lancers d'une même pièce en est un exemple classique. Le tirage au hasard d'un élément dans un ensemble en est un autre exemple.
Normalization (statistics)In statistics and applications of statistics, normalization can have a range of meanings. In the simplest cases, normalization of ratings means adjusting values measured on different scales to a notionally common scale, often prior to averaging. In more complicated cases, normalization may refer to more sophisticated adjustments where the intention is to bring the entire probability distributions of adjusted values into alignment. In the case of normalization of scores in educational assessment, there may be an intention to align distributions to a normal distribution.
Loi de PoissonEn théorie des probabilités et en statistiques, la loi de Poisson est une loi de probabilité discrète qui décrit le comportement du nombre d'événements se produisant dans un intervalle de temps fixé, si ces événements se produisent avec une fréquence moyenne ou espérance connue, et indépendamment du temps écoulé depuis l'événement précédent. gauche|vignette|Chewing gums sur un trottoir. Le nombre de chewing gums sur un pavé est approximativement distribué selon une loi de Poisson.
Thomas BayesThomas Bayes ( , né env. en 1702 à Londres - mort le à Tunbridge Wells, dans le Kent) est un mathématicien britannique et pasteur de l'Église presbytérienne, connu pour avoir formulé le théorème de Bayes. Thomas Bayes est issu d'une famille de protestants, qui étaient couteliers. Il reçoit une éducation privée et en 1719, il part pour l'université d’Édimbourg, afin d'étudier la théologie. À la fin des années 1720, il est nommé pasteur à Tunbridge Wells, près de Londres.
Event (computing)In programming and software design, an event is an action or occurrence recognized by software, often originating asynchronously from the external environment, that may be handled by the software. Computer events can be generated or triggered by the system, by the user, or in other ways. Typically, events are handled synchronously with the program flow; that is, the software may have one or more dedicated places where events are handled, frequently an event loop.
