Inférence bayésienne
L'inférence bayésienne est un paradigme statistique dans lequel la probabilité représente des degrés de croyance plutôt que des fréquences à long terme. Elle encode les connaissances antérieures sur les paramètres dans une distribution a priori, combine cet a priori avec la vraisemblance des données observées via le théorème de Bayes, et produit une distribution a posteriori qui quantifie l'incertitude mise à jour. Le théorème fondamental a été publié à titre posthume par Thomas Bayes en 1763 et systématisé par la suite par Pierre-Simon Laplace dans sa Théorie analytique des probabilités de 1812.
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Sources
- Bayes, T. (1763). An essay towards solving a problem in the doctrine of chances. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 53, 370–418. link ↗
- Laplace, P.-S. (1812). Théorie analytique des probabilités. Courcier, Paris. link ↗
- Gelman, A., Carlin, J. B., Stern, H. S., Dunson, D. B., Vehtari, A., & Rubin, D. B. (2013). Bayesian Data Analysis (3rd ed.). Chapman & Hall/CRC. ISBN: 978-1439840955
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Statistical Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/statistics/bayesian-inference
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- Régression linéaire bayésienneBayésien↔ compare
- Test t pour échantillons indépendantsStatistique↔ compare
- Estimation par maximum de vraisemblanceStatistique↔ compare
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