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- Le théorème de Bayes (/beɪz/ ) est l'un des principaux théorèmes de la théorie des probabilités, aussi utilisé en statistiques du fait de son application, qui permet de déterminer la probabilité qu'un événement arrive à partir d'un autre évènement qui s'est réalisé, à condition que ces deux évènements soient interdépendants. En d'autres termes, à partir de ce théorème, il est possible de calculer précisément la probabilité d'un évènement en tenant compte à la fois des informations déjà connues et des données provenant de nouvelles observations. La formule de Bayes peut être dérivée des axiomes de base de la théorie des probabilités, en particulier de la probabilité conditionnelle. La particularité du théorème de Bayes est que son application pratique nécessite un grand nombre de calculs, c'est pourquoi les estimations bayésiennes n'ont commencé à être utilisées activement qu'après la révolution des technologies informatiques et de réseau. Sa formulation initiale est issue des travaux du révérend Thomas Bayes. Elle a été trouvée indépendamment par Pierre-Simon de Laplace. La formulation de Bayes en 1763 est plus limitée que les nouvelles formulations d'aujourd'hui. Outre son utilisation en probabilité, ce théorème est fondamental pour l'inférence bayésienne qui s'est montrée très utile en intelligence artificielle. Il est également utilisé dans plusieurs autres domaines : en médecine, en sciences numériques, en géographie, en démographie, etc. Pour le mathématicien Harold Jeffreys, les formulations de Bayes et de Laplace sont des axiomes et considère également que « le théorème de Bayes c'est à la théorie des probabilités ce que le théorème de Pythagore est à la géométrie. » (fr)
- Le théorème de Bayes (/beɪz/ ) est l'un des principaux théorèmes de la théorie des probabilités, aussi utilisé en statistiques du fait de son application, qui permet de déterminer la probabilité qu'un événement arrive à partir d'un autre évènement qui s'est réalisé, à condition que ces deux évènements soient interdépendants. En d'autres termes, à partir de ce théorème, il est possible de calculer précisément la probabilité d'un évènement en tenant compte à la fois des informations déjà connues et des données provenant de nouvelles observations. La formule de Bayes peut être dérivée des axiomes de base de la théorie des probabilités, en particulier de la probabilité conditionnelle. La particularité du théorème de Bayes est que son application pratique nécessite un grand nombre de calculs, c'est pourquoi les estimations bayésiennes n'ont commencé à être utilisées activement qu'après la révolution des technologies informatiques et de réseau. Sa formulation initiale est issue des travaux du révérend Thomas Bayes. Elle a été trouvée indépendamment par Pierre-Simon de Laplace. La formulation de Bayes en 1763 est plus limitée que les nouvelles formulations d'aujourd'hui. Outre son utilisation en probabilité, ce théorème est fondamental pour l'inférence bayésienne qui s'est montrée très utile en intelligence artificielle. Il est également utilisé dans plusieurs autres domaines : en médecine, en sciences numériques, en géographie, en démographie, etc. Pour le mathématicien Harold Jeffreys, les formulations de Bayes et de Laplace sont des axiomes et considère également que « le théorème de Bayes c'est à la théorie des probabilités ce que le théorème de Pythagore est à la géométrie. » (fr)
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- Bradley (fr)
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- Sharon Bertsch (fr)
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- Science (fr)
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- How Bayes' Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy (fr)
- How Bayes' Rule Cracked the Enigma Code, Hunted Down Russian Submarines, and Emerged Triumphant from Two Centuries of Controversy (fr)
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| prop-fr:titre
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- A demonstration of the second rule in the essay towards the solution of a problem in the doctrines of chances (fr)
- « An Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances » (fr)
- Bayes' Theorem in the 21st Century (fr)
- Estatística Básica (fr)
- The Theory That Would Not Die (fr)
- « An essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances » (fr)
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- Le théorème de Bayes (/beɪz/ ) est l'un des principaux théorèmes de la théorie des probabilités, aussi utilisé en statistiques du fait de son application, qui permet de déterminer la probabilité qu'un événement arrive à partir d'un autre évènement qui s'est réalisé, à condition que ces deux évènements soient interdépendants. Sa formulation initiale est issue des travaux du révérend Thomas Bayes. Elle a été trouvée indépendamment par Pierre-Simon de Laplace. La formulation de Bayes en 1763 est plus limitée que les nouvelles formulations d'aujourd'hui. (fr)
- Le théorème de Bayes (/beɪz/ ) est l'un des principaux théorèmes de la théorie des probabilités, aussi utilisé en statistiques du fait de son application, qui permet de déterminer la probabilité qu'un événement arrive à partir d'un autre évènement qui s'est réalisé, à condition que ces deux évènements soient interdépendants. Sa formulation initiale est issue des travaux du révérend Thomas Bayes. Elle a été trouvée indépendamment par Pierre-Simon de Laplace. La formulation de Bayes en 1763 est plus limitée que les nouvelles formulations d'aujourd'hui. (fr)
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- Bayes se stelling (af)
- Bayesen teorema (eu)
- Satz von Bayes (de)
- Teorema de Bayes (ca)
- Teorema de Bayes (es)
- Teorema di Bayes (it)
- Theorema van Bayes (nl)
- Théorème de Bayes (fr)
- Теорема Баєса (uk)
- ベイズの定理 (ja)
- Bayes se stelling (af)
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