Expérience de hors-corpsL’expérience de hors-corps (out-of-body expérience ou OBE en anglais) désigne une expérience vécue par un individu impliquant la sensation de flotter en dehors du corps. À la différence de l'autoscopie où le sujet se voit sans avoir nullement la sensation de quitter son corps, et dont le phénomène est souvent tout à fait ordinaire (reflet dans un miroir, photographie, etc.), et parfois hallucinatoire (voir l'expérience de dédoublement décrite par Goethe dans Poésie et Vérité) dans l'expérience de hors-corps, le sujet prétend avoir aperçu son corps depuis un autre endroit que celui qu'il occupe.
ExpérienceL'expérience est la connaissance acquise à travers l'interaction avec l'environnement. Une expérience est un enchaînement d'événements dont on peut tirer une leçon par un retour d'expérience. La connaissance issue de l'expérience s'oppose à celle qui relève d'une élaboration théorique. L'expérience d'une personne est l'ensemble des savoirs qu'elle a acquis par la pratique, et non seulement par un enseignement formel. Lorsque cette connaissance est socialement partagée et construite dans l'intersubjectivité, il s'agit d'expérience sociale.
Expérience de mort imminentevignette|upright=1.2|L'Ascension vers l'empyrée de Jérôme Bosch est associée par les chercheurs sur l'expérience de mort imminente aux aspects de la vision du tunnel Expérience de mort imminente ou EMI (en anglais, imminent death experience ou IDE ou encore NDE, near death experience) est une expression désignant un ensemble de « visions » et de « sensations » exceptionnelles vécues par des individus confrontés à leur propre mort (mort clinique, coma avancé ou simple perception de leur mort imminente, que le danger soit réel ou simplement perçu comme tel).
Probabilité a prioriDans le théorème de Bayes, la probabilité a priori (ou prior) désigne une probabilité se fondant sur des données ou connaissances antérieures à une observation. Elle s'oppose à la probabilité a posteriori (ou posterior) correspondante qui s'appuie sur les connaissances postérieures à cette observation. Le théorème de Bayes s'énonce de la manière suivante : si . désigne ici la probabilité a priori de , tandis que désigne la probabilité a posteriori, c'est-à-dire la probabilité conditionnelle de sachant .
Empirical probabilityIn probability theory and statistics, the empirical probability, relative frequency, or experimental probability of an event is the ratio of the number of outcomes in which a specified event occurs to the total number of trials, i.e., by means not of a theoretical sample space but of an actual experiment. More generally, empirical probability estimates probabilities from experience and observation. Given an event A in a sample space, the relative frequency of A is the ratio \tfrac m n, m being the number of outcomes in which the event A occurs, and n being the total number of outcomes of the experiment.
Expérience utilisateurthumb|Diagramme situant l'expérience utilisateur L'expérience utilisateur (EU) (en anglais, user experience, abrégé UX) est la qualité du vécu de l'utilisateur dans des environnements numériques ou physiques. C'est une notion de plus en plus courante là où l'on utilisait, encore récemment, les notions d'ergonomie des logiciels et d'utilisabilité.
Fonction de répartition empiriqueEn statistiques, une fonction de répartition empirique est une fonction de répartition qui attribue la probabilité 1/n à chacun des n nombres dans un échantillon. Soit X,...,X un échantillon de variables iid définies sur un espace de probabilité , à valeurs dans , avec pour fonction de répartition F. La fonction de répartition empirique de l'échantillon est définie par : où est la fonction indicatrice de l'événement A. Pour chaque ω, l'application est une fonction en escalier, fonction de répartition de la loi de probabilité uniforme sur l'ensemble .
Inférence bayésiennevignette|Illustration comparant les approches fréquentiste et bayésienne (Christophe Michel, 2018). L’inférence bayésienne est une méthode d'inférence statistique par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation d'événements connus. Elle s'appuie principalement sur le théorème de Bayes. Le raisonnement bayésien construit, à partir d'observations, une probabilité de la cause d'un type d'événements.
Expérience religieuseUne expérience religieuse (également appelée expérience spirituelle, sacrée ou mystique ) est une expérience subjective, personnelle ou collective, interprétée dans un cadre religieux. Au , William James a popularisé ce concept en réponse contre le rationalisme croissant de la société occidentale. De nombreuses traditions religieuses et mystiques considèrent les expériences religieuses et particulièrement la connaissance qui les accompagne, comme des révélations causées par une action d'origine divine plutôt que par des processus naturels ordinaires.
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.
Information de FisherEn statistique, l'information de Fisher quantifie l'information relative à un paramètre contenue dans une distribution. Elle est définie comme l'espérance de l'information observée, ou encore comme la variance de la fonction de score. Dans le cas multi-paramétrique, on parle de matrice d'information de Fisher. Elle a été introduite par R.A. Fisher. Soit f(x ; θ) la distribution de vraisemblance d'une variable aléatoire X (qui peut être multidimensionnelle), paramétrée par θ.
Processus empiriqueEn probabilités, le processus empirique est un processus stochastique qui s'exprime en fonction de la proportion d'objets appartenant à un certain ensemble. Ce processus fait intervenir les déviations d'une statistique autour de sa moyenne et sera donc utile dans l'étude de la plupart d'entre elles. Si sont des variables aléatoires réelles indépendantes et identiquement distribuées (i.i.d.) ayant pour fonction de répartition alors on définit le processus empirique réel par où est la fonction de répartition empirique associée à l'échantillon .
Body of lightThe body of light, sometimes called the 'astral body' or the 'subtle body,' is a "quasi material" aspect of the human body, being neither solely physical nor solely spiritual, posited by a number of philosophers, and elaborated on according to various esoteric, occult, and mystical teachings. Other terms used for this body include body of glory, spirit-body, luciform body, augoeides ('radiant body'), astroeides ('starry or sidereal body'), and celestial body.
PreuveUne preuve, (en science ou en droit) est un fait ou un raisonnement propre à établir la vérité. Une preuve est associée à son niveau d'incertitude quand elle est utilisée. Les éléments inductifs et déductifs qui y sont attachés lui confèrent donc un certain niveau d'incertitude. L'évaluation intuitive de ce niveau détermine le degré de confiance qu'on peut apporter à la preuve. La plupart des preuves utilisées dans la vie courante sont communément admises comme étant dignes de confiance.
Psychedelic experienceA psychedelic experience (known colloquially as a trip) is a temporary altered state of consciousness induced by the consumption of a psychedelic substance (most commonly LSD, mescaline, psilocybin mushrooms, or DMT). For example, an acid trip is a psychedelic experience brought on by the use of LSD, while a mushroom trip is a psychedelic experience brought on by the use of psilocybin. Psychedelic experiences feature alterations in normal perception such as visual distortions and a subjective loss of self-identity, sometimes interpreted as mystical experiences.
Jeffreys priorIn Bayesian probability, the Jeffreys prior, named after Sir Harold Jeffreys, is a non-informative prior distribution for a parameter space; its density function is proportional to the square root of the determinant of the Fisher information matrix: It has the key feature that it is invariant under a change of coordinates for the parameter vector . That is, the relative probability assigned to a volume of a probability space using a Jeffreys prior will be the same regardless of the parameterization used to define the Jeffreys prior.
Statistique bayésienneLa statistique bayésienne est une approche statistique fondée sur l'inférence bayésienne, où la probabilité exprime un degré de croyance en un événement. Le degré initial de croyance peut être basé sur des connaissances a priori, telles que les résultats d'expériences antérieures, ou sur des croyances personnelles concernant l'événement. La perspective bayésienne diffère d'un certain nombre d'autres interprétations de la probabilité, comme l'interprétation fréquentiste qui considère la probabilité comme la limite de la fréquence relative d'un événement après de nombreux essais.
Philosophical methodologyIn its most common sense, philosophical methodology is the field of inquiry studying the methods used to do philosophy. But the term can also refer to the methods themselves. It may be understood in a wide sense as the general study of principles used for theory selection, or in a more narrow sense as the study of ways of conducting one's research and theorizing with the goal of acquiring philosophical knowledge.
Recherche empiriqueLa recherche empirique explore le monde sensible en s'appuyant sur l’expérimentation, l’observation, ainsi que sur un processus d'évaluation par les pairs qui permet de faire un tri dans les connaissances scientifiques produites et de ne garder, au fil du temps, que ce qui reste valide. Il existe deux types de sciences empiriques : les sciences humaines et sociales ainsi que les sciences naturelles. Le raisonnement empirique se déroule en différentes étapes qui se répètent, c'est pourquoi on parle même de cycle de raisonnement.
Théorie de l'informationLa théorie de l'information, sans précision, est le nom usuel désignant la théorie de l'information de Shannon, qui est une théorie utilisant les probabilités pour quantifier le contenu moyen en information d'un ensemble de messages, dont le codage informatique satisfait une distribution statistique que l'on pense connaître. Ce domaine trouve son origine scientifique avec Claude Shannon qui en est le père fondateur avec son article A Mathematical Theory of Communication publié en 1948.
