1 year ago Category : Bayesian-Statistics
Les statistiques bayesiennes sont une approche puissante de l'analyse des donnees qui repose sur la theorie des probabilites et qui permet de prendre en compte a la fois les donnees observees et les connaissances a priori des utilisateurs. Parmi les techniques les plus avancees en statistique bayesienne, on retrouve la modelisation hierarchique bayesienne.
Read More →1 year ago Category : Bayesian-Statistics
Les methodes d'inference bayesienne sont une approche puissante en statistiques qui permettent de combiner des connaissances prealables avec les donnees observees pour obtenir des resultats plus precis et fiables. Contrairement aux methodes frequentistes qui se concentrent sur l'estimation des parametres inconnus basee uniquement sur les donnees observees, l'inference bayesienne prend en compte a la fois les donnees observees et les connaissances prealables sous forme de distributions de probabilite.
Read More →1 year ago Category : Bayesian-Statistics
Titre : Introduction a la Regression Lineaire Bayesienne en Statistiques Bayesiennes
Read More →1 year ago Category : Bayesian-Statistics
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Les statistiques bayesiennes et la methode de Monte Carlo par chaa®nes de Markov (MCMC) sont des outils puissants utilises pour estimer les distributions de probabilite des parametres inconnus dans des modeles statistiques. Dans cet article, nous allons explorer plus en detail ces concepts et discuter de leur application dans divers domaines.
Read More →1 year ago Category : Bayesian-Statistics
Les reseaux bayesiens sont un outil puissant en statistiques bayesiennes, permettant de modeliser des relations de dependance probabiliste entre differentes variables. Ces reseaux graphiques utilisent des graphes pour representer ces relations, oa¹ les nÅ?uds representent les variables et les aretes decrivent les dependances probabilistes entre ces variables.
Read More →1 year ago Category : Time-Series-Analysis
L'analyse de series temporelles est une methode importante en statistiques pour etudier les relations entre differentes variables au fil du temps. L'une des techniques les plus couramment utilisees dans l'analyse de series temporelles est la causalite de Granger.
Read More →1 year ago Category : Time-Series-Analysis
L'analyse des series temporelles est une methode puissante pour extraire des informations precieuses a partir de donnees historiques. Dans le domaine de la prevision des series temporelles, des modeles statistiques et des techniques avancees sont utilises pour predire les tendances futures en se basant sur les donnees passees.
Read More →1 year ago Category : Time-Series-Analysis
**Analyse des series chronologiques : Decomposition saisonniere**
Read More →1 year ago Category : Time-Series-Analysis
L'analyse des series temporelles est une methode essentielle en statistiques et en science des donnees pour etudier les donnees qui evoluent selon le temps. Parmi les differentes techniques d'analyse des series temporelles, le lissage exponentiel est une methode couramment utilisee pour prevoir les tendances futures des donnees.
Read More →1 year ago Category : Time-Series-Analysis
Les modeles ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) sont largement utilises en analyse de series temporelles pour modeliser et prevoir des donnees temporelles. Ces modeles combinent des composantes de regression autoregressive (AR), de moyenne mobile (MA) et d'integration (I) pour capturer les tendances et les motifs dans les series temporelles.
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