Théorie des probabilités
Explorez 11 termes d'IA en théorie des probabilités
Théorème Central Limite
CLTLe théorème de la limite centrale stipule que la distribution des moyennes d'échantillons tend vers une distribution normale à mesure que la taille de l'échantillon augmente.
Fonction de distribution cumulative
Fonction de Répartition CumulativeLa fonction de distribution cumulative (CDF) décrit la probabilité qu'une variable aléatoire prenne une valeur inférieure ou égale à une valeur spécifiée.
Distribution dégénérée
Une distribution dégénérée est une distribution de probabilité concentrée en un seul point.
Distribution de Dirichlet
DLa distribution de Dirichlet est une famille de distributions de probabilité continues utilisées pour modéliser des proportions.
Probabilité fréquentiste
La probabilité fréquentiste est un cadre pour comprendre la probabilité comme la fréquence à long terme des événements basée sur des essais répétés.
Fonction indicatrice
IUne fonction indicatrice est un outil mathématique qui indique si une condition est vraie ou fausse pour une entrée donnée.
Échantillonnage par transformation inverse
C'ESTUne méthode pour générer des échantillons aléatoires à partir de n'importe quelle distribution de probabilité en utilisant sa fonction de distribution cumulative (CDF).
Distribution conjointe
La distribution conjointe décrit la distribution de probabilité de deux ou plusieurs variables aléatoires simultanément.
Distribution de probabilité conjointe
JPDUne distribution de probabilité conjointe décrit la probabilité que deux ou plusieurs variables aléatoires se produisent simultanément.
Propriété de Markov
MPLa propriété de Markov stipule que les états futurs dépendent uniquement de l'état actuel, et non des états passés.
Correspondance de moments
MMLa correspondance des moments est une technique statistique utilisée pour approximer une distribution de probabilité en faisant correspondre ses moments.