Bayesian probabilityBayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.
Géodésievignette|Archives géodésiques de Munich, avec au premier plan une planche lithographique concernant les anciens Pays-Bas (région de polders où il était particulièrement important de connaître l'altitude des terres conquises sur la mer souvent situées sous le niveau marin). vignette|Exemple de « point géodésique » de référence marqué par un pilier et daté de 1855, à Ostende sur le littoral de Belgique.
Lunar theoryLunar theory attempts to account for the motions of the Moon. There are many small variations (or perturbations) in the Moon's motion, and many attempts have been made to account for them. After centuries of being problematic, lunar motion can now be modeled to a very high degree of accuracy (see section Modern developments).
Précession des équinoxesvignette|Mouvement de précession (flèche blanche au niveau du pôle). La précession des équinoxes est le décalage progressif de la direction où sont vues les étoiles, d'un siècle à l'autre, à raison d'une rotation complète, tous les environ, effet produit par un lent changement de direction de l'axe de rotation de la Terre, dans la même durée. Ce phénomène avait déjà été remarqué dès les Babyloniens, mais il n'a été expliqué que par la compréhension des forces de marées qui s'exercent sur la Terre et par l’étude du mouvement des toupies par la mécanique du solide, au .
Probabilité conditionnellevignette|Illustration des probabilités conditionnelles avec un diagramme d'Euler. On a la probabilité a priori et les probabilités conditionnelles , et .|320x320px En théorie des probabilités, une probabilité conditionnelle est la probabilité d'un événement sachant qu'un autre événement a eu lieu. Par exemple, si une carte d'un jeu est tirée au hasard, on estime qu'il y a une chance sur quatre d'obtenir un cœur ; mais si on aperçoit un reflet rouge sur la table, il y a maintenant une chance sur deux d'obtenir un cœur.
Loi de probabilité d'entropie maximaleEn statistique et en théorie de l'information, une loi de probabilité d'entropie maximale a une entropie qui est au moins aussi grande que celle de tous les autres membres d'une classe spécifiée de lois de probabilité. Selon le principe d'entropie maximale, si rien n'est connu sur une loi , sauf qu'elle appartient à une certaine classe (généralement définie en termes de propriétés ou de mesures spécifiées), alors la loi avec la plus grande entropie doit être choisie comme la moins informative par défaut.
Taux d'erreurLe taux d'erreur ou B.E.R., abréviation de l'expression anglaise Bit Error Rate, désigne une valeur, relative au taux d'erreur, mesurée à la réception d'une transmission numérique, relative au niveau d'atténuation et/ou de perturbation d'un signal transmis. Ce phénomène survient également lors de l'échantillonnage (numérisation), lors de la lecture et de la sauvegarde des données (CD-R, DVD-R, disque dur, RAM...). Ce taux détermine le nombre d'erreurs apparues entre la modulation et juste après la démodulation du signal.
Principe d'entropie maximaleLe principe d'entropie maximale consiste, lorsqu'on veut représenter une connaissance imparfaite d'un phénomène par une loi de probabilité, à : identifier les contraintes auxquelles cette distribution doit répondre (moyenne, etc) ; choisir de toutes les distributions répondant à ces contraintes celle ayant la plus grande entropie au sens de Shannon. De toutes ces distributions, c'est en effet celle d'entropie maximale qui contient le moins d'information, et elle est donc pour cette raison la moins arbitraire de toutes celles que l'on pourrait utiliser.
Loi binomialeEn théorie des probabilités et en statistique, la loi binomiale modélise la fréquence du nombre de succès obtenus lors de la répétition de plusieurs expériences aléatoires identiques et indépendantes. Plus mathématiquement, la loi binomiale est une loi de probabilité discrète décrite par deux paramètres : n le nombre d'expériences réalisées, et p la probabilité de succès. Pour chaque expérience appelée épreuve de Bernoulli, on utilise une variable aléatoire qui prend la valeur 1 lors d'un succès et la valeur 0 sinon.
Variable aléatoire à densitéEn théorie des probabilités, une variable aléatoire à densité est une variable aléatoire réelle, scalaire ou vectorielle, pour laquelle la probabilité d'appartenance à un domaine se calcule à l'aide d'une intégrale sur ce domaine. La fonction à intégrer est alors appelée « fonction de densité » ou « densité de probabilité », égale (dans le cas réel) à la dérivée de la fonction de répartition. Les densités de probabilité sont les fonctions essentiellement positives et intégrables d'intégrale 1.
Modulation d'amplitude en quadratureLa modulation d'amplitude en quadrature (en anglais, quadrature amplitude modulation : QAM) est une forme de modulation d'une porteuse par modification de l'amplitude de la porteuse elle-même et d'une onde en quadrature (une onde déphasée de 90° avec la porteuse) selon l'information transportée par deux signaux d'entrée. Autrement dit, cela peut être considéré (utilisant une notation en nombre complexe) comme une simple modulation d'amplitude d'une onde, exprimée en complexe, par un signal, exprimé en complexe.
Maximum de vraisemblanceEn statistique, l'estimateur du maximum de vraisemblance est un estimateur statistique utilisé pour inférer les paramètres de la loi de probabilité d'un échantillon donné en recherchant les valeurs des paramètres maximisant la fonction de vraisemblance. Cette méthode a été développée par le statisticien Ronald Aylmer Fisher en 1922. Soient neuf tirages aléatoires x1, ..., x9 suivant une même loi ; les valeurs tirées sont représentées sur les diagrammes ci-dessous par des traits verticaux pointillés.
