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Processus de markov

Processus de markov dans les ressources documentaires

  • Article de bases documentaires
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  • 10 oct. 2008
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  • Réf : AF612

Chaînes de Markov

ligne μ par la matrice Q . Définition des chaînes de Markov On appelle processus aléatoire... 'où le qualificatif de processus « sans mémoire » donné aux chaînes de Markov. La formule  permet de calculer la loi... probabilité sur Ω telle que le processus X n soit une chaîne de Markov de loi initiale μ... de Markov canonique, de matrice de transition Q , un processus sur l'espace canonique défini...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 avr. 2013
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  • Réf : AF615

Modèles de Markov cachés pour l’étiquetage de séquences

que de l’état du processus aux p instant précédents, on dit dans ce cas que la chaîne de Markov est une chaîne... ’observations par une chaîne de Markov Illustration Imaginons le processus aléatoire suivant réalisé à l’aide d... avec des chaînes de Markov et est donc une source de décalage entre le modèle utilisé pour un processus... est une extension d’une chaîne de Markov dans laquelle on découple l’état du processus des observations produites...

Les articles de référence permettent d'initier une étude bibliographique, rafraîchir ses connaissances fondamentales, se documenter en début de projet ou valider ses intuitions en cours d'étude.

  • Article de bases documentaires
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  • 10 déc. 2020
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  • Réf : TE5222

Processus aléatoires : fondements et applications

de Poisson ou les chaînes de Markov. Le troisième chapitre décrit des transformations de processus aléatoires... de s t −1 . Un processus ayant cette propriété est appelé « processus de Markov », la chaîne de Markov... est donc un processus de Markov. De plus, si les P ij ne dépendent pas du temps, la chaîne de Markov est dite... processus aléatoire...

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  • Article de bases documentaires : FICHE PRATIQUE
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  • 02 avr. 2015
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  • Réf : 1412

Déterminer un modèle qui s’ajuste au plus près des données observées

Bien souvent négligée, l’erreur dans la spécification d’une fonction de mesure (nommée souvent « modèle ») peut avoir un effet significatif sur les résultats d’une méthode de mesure. La modélisation, étape clef de l’étalonnage, ne se limite pas à l’estimation ponctuelle des paramètres de la fonction de mesure choisie (coefficients du modèle). Elle doit aussi évaluer les incertitudes sur les paramètres de cette fonction afin d’estimer la part d’incertitude qui lui est due dans l’expression d’un résultat de mesure. Cette incertitude est qualifiée par abus « d’incertitude de modélisation ». Cette fiche aborde les mécanismes à l’œuvre lorsque l’on réalise une régression linéaire et vous amène à réfléchir quant au choix de votre modèle.

Les fiches pratiques répondent à des besoins opérationnels et accompagnent le professionnel en le guidant étape par étape dans la réalisation d'une action concrète.


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