distribution a priori [par opposition à la distribution a posteriori qui inclut l'information contenue... à des mesures de masse infinie tant que la loi a posteriori donnée par l'équation ci-dessous reste définie... de x conditionnellement à θ , la loi de θ conditionnelle à x , , appelée distribution a posteriori... . On pourra vérifier que changer x en x = 15 modifie sa valeur. La loi a posteriori sur p est alors...
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.
, nous rappellerons en particulier les critères du maximum a posteriori et de l'erreur quadratique moyenne minimale... de la loi a posteriori est ensuite dans le cas général puis dans le cas où le modèle dynamique d... 6 est consacré à l'étude des performances des estimateurs par la borne de Cramer Rao a posteriori... x . Cet estimateur dépend de la loi de x conditionnelle aux observations appelée loi a posteriori...
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être utilisé a posteriori pour faire un traitement d’antenne plus performant (sismique, surveillance... statistique selon la formule de Bayes : La densité de probabilité « a posteriori... qu’une densité. Une méthode sera par exemple de proposer d’utiliser la moyenne de la loi « a posteriori... , envisager d’utiliser la valeur du mode de la loi « a posteriori » : c’est ce qu’on nomme...
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Les consommateurs ont un rôle clé dans le processus d’adoption et de diffusion des nouveaux produits, et il est important que l’entreprise en prenne conscience.
Lorsqu’une innovation est lancée sur un marché, elle peut provoquer, au départ, plus de résistance que d’attrait. Comment une innovation est-elle adoptée ? Quels sont les consommateurs qui y contribuent ?
Après la phase initiale d’adoption, d’autres types de consommateurs peuvent faciliter la diffusion de l’innovation. Qui sont-ils ? À quels facteurs sont-ils sensibles ?
Cette fiche vous donnera des pistes pour :
Méthodes, outils, pilotage et cas d'étude
Le retour d’expérience a cela de particulier que tout le monde en parle mais que très peu de personnes ne le formalisent. Il n’est pas rare d’entendre des chefs de projets ou des membres de l’équipe projet dire qu’il faudra penser à faire un REX sur le sujet. Cependant, qui en est responsable ? Comment le formaliser ? Et quel est le livrable ? Des questions qui restent souvent sans réponses.
Deux explications à cela. La première est que, pour beaucoup, le REX concerne le passé. Ce qui est une erreur car c’est justement en capitalisant que l’on construit plus sereinement le futur et que l’on gagne un temps précieux dans les projets de demain.
La seconde explication tient au fait que, dans une société de l’information, la posséder revient à posséder le pouvoir. L’individu a peur qu’en capitalisant son expérience, il perde de son importance, voire sa raison d’être, au sein de l’entreprise. Or, tout au contraire, en partageant cette expérience dans le cadre du REX, le « sachant » se pose en expert du domaine, capable de prendre du recul sur les réalisations et d’en tirer les points positifs et les points d’amélioration.
Gestion et pilotage du projet : les fiches pour évaluer, planifier, communiquer, capitaliser
Vous disposez d’un élément à mesurer/analyser : cet élément peut être une cale étalon, une solution étalon, un matériau de référence, une source étalon d’un radionucléide… ou un échantillon inconnu (prélevé au sein d’un lot, d’une série, d’une production…).
Vous vous intéressez à une propriété mesurable de cet élément. Cette propriété d’intérêt pourrait être « définie à un niveau de détail suffisant pour être raisonnablement représentée par une valeur vraie par essence unique » (guide ISO/CEI 98-4 : 2013).
Avant de réaliser la mesure de cette propriété d’intérêt, vous avez déjà une connaissance « a priori » de la valeur de mesure attendue, soit par des mesures antérieures de ce même mesurande (un étalon mesuré périodiquement…), soit par des mesures antérieures d’éléments similaires (lots antérieurs réalisés dans les mêmes conditions de production avec un processus sous contrôle…), soit par des résultats de codes de calculs ou de simulation numérique…
Cette fiche présente simplement comment l’approche bayésienne permet de prendre en compte cette connaissance « a priori » lors de l’estimation de la valeur vraie du mesurande et de l’incertitude associée à cette estimation. Elle montre également l’intérêt de la prise en compte de ces informations « a priori » et les limites de cet exercice.
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.
TECHNIQUES DE L'INGENIEUR
L'EXPERTISE TECHNIQUE ET SCIENTIFIQUE
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