Modele bayesiene

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Les modèles statistiques basés sur le paradigme classique (ou fréquentiste) traitent les paramètres du modèle comme des constantes fixes et inconnues. Ils ne sont pas des variables aléatoires, et la notion de probabilité est dérivée dans un sens objectif comme une fréquence relative limitante. Le paradigme bayésien adopte une approche différente. Les paramètres de modèle sont des variables aléatoires, et la probabilité d`un événement est définie dans un sens subjectif comme le degré auquel vous estimez que l`événement est vrai. Cette différence fondamentale de philosophie conduit à des différences profondes dans le contenu statistique de l`estimation et de l`inférence. Dans le cadre fréquentiste, vous utilisez les données pour estimer au mieux la valeur inconnue d`un paramètre; vous essayez d`identifier une valeur dans l`espace de paramètre aussi bien que possible. Dans le cadre bayésien, vous utilisez les données pour mettre à jour vos croyances sur le comportement du paramètre pour évaluer ses propriétés distributionnelles aussi bien que possible. Si cela mouillé votre appétit et vous voudrez peut-être en savoir plus. Vous pouvez vous inscrire pour un cours de courrier électronique gratuit de 5 jours sur stats bayésiennes ici, ou si vous êtes convaincu déjà, vous pouvez acheter le cours complet sur Probabilistic programmation Primer.

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